UNIVERSITATEA LUCIAN BLAGA DIN SIBIU FACULTATEA DE TIINE CATEDRA DE ECOLOGIE I PROTECIA MEDIULUI Conf. dr. Ioan SRBU MODELAREA PROCESELOR ECOLOGICE Suport de curs i aplicaii practice Anul III E.P.M. Sibiu2011 I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)2 CUPRINS 1. INTRODUCERE; DEFINIIA I NECESITATEA MODELRII_____ 4 2. PRINCIPIILE I ALGORITMUL CERCETRIIECOLOGICE CLASICE_____6 3. ABORDRI ACTUALE N PROIECTAREA CERCETRILORDE ECOLOGIE; ROLUL MODELELOR ECOLOGICE _____ 12 4. PRINCIPII, METODE I SISTEME DE MANAGEMENTA DATELOR ECOLOGICE _____ 22 5. ALGORITMUL I PRINCIPIILE MODELRII ECOLOGICE _____ 41 6. ELEMENTELE CONSTITUENTE ICLASIFICAREA MODELELOR ECOLOGICE _____ 48 7. MODELE CONCEPTUALEI TRECEREA SPRE MODELELE CANTITATIVE _____ 53 8. INTRODUCERE N MODELAREA STATISTICPE CALCULATOR _____ 59 I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)3 9. MODELE STATISTICE I MODELE TEORETICE;EVITAREA ERORILOR DE MODELARE _____ 79 10. MODELARE STATISTIC NELINIAR; APLICAII N PROGRAMUL STATISTICA _____ 85 11. MODELAREA DINAMICII POPULAIONALEPRIN ECUAII RECURENTE _____ 98 12. ACTIVITATE INDEPENDENT; PROBLEME _____108 13. BIBLIOGRAFIE SELECTIV _____114 Not Acest material a fost parial publicat i poate fi citat astfel: Srbu, I., 2009 - Bazele modelrii proceselor i sistemelor ecologice.Editura Universitii "Lucian Blaga din Sibiu, 175 p. ISBN 978-973-739-787-4 Se afl n pregtire urmtorul volum: Srbu, I., Olosutean, H., 2012 - Mathcad aplicat n modelareaecologic. Editura Universitii "Lucian Blaga din Sibiu (inpress). I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)4 1. INTRODUCERE;DEFINIIA I NECESITATEA MODELRII nconformitatecudicionarulOxforddeecologiemodelulesteo reprezentarearealitii,careprezintnmaniersimplificatprincipalele trsturi ale unor aspecte ale lumii reale, pentru a le face mai uor de neles i a facilita avansarea de prognoze (Allaby, 2005). n conformitate cu DEX al limbii romne un modelnseamn oreprezentare simplificat a unui proces sau a unui sistem;esteunsistemteoreticsaumaterial,cuajutorulcruiapotfistudiate indirect proprietile i transformrile altui sistem, mai complex, cu care modelul prezint analogii. Vomabordamodelulecologiccapeoreprezentarerezumativaunei entiti reale, a unui lucru, idei sau condiii, care descrie i sintetizeaz structura, dinamica i/sau funciile unui sistem sau ale unui proces ecologic. Acestea pot fi foartedesimple,deexempluoexpresieverbalcuprivirelansuireaunui subiect,sauodiagram,cumarfidoudreptunghiurinzestratecuoanumit semnificaie,legatentreeleprintr-osgeat,careindicorelaie.Lacealalt extrem,modeleleecologicepotfiorictdecomplexe,deexempluprograme imensecareruleazpereeledecalculatoareinterconectate,lacarelucreaz instituiicusutedeoameni,dincelemaidiversespecializri.Procesulde modelare este un ir de etape, care trebuie parcurse, pentru a converti o idee mai nti ntr-un model conceptual i apoi ntr-o reprezentare cantitativ. Modelarea ecologicestencadratvariabil,undevantreosimplifrecventignorat metod a ecologiei,i(polul opus) un domeniu de vrf care necesitspecialiti modelatori,definindu-seastfelundomeniudistinctalecologiei.Probabil adevrul este undeva pe la mijloc.Modelareaesteoprocedurcarensoeteinevitabiloricestudiu.Eanu nseamn neapratcalcul, darcel maifrecventimplicsauseexprim(i) prin limbaj matematic, respectiv reclam utilizarea adecvat a tehnologiei informaiei. Modelareaesteoactivitateuniversal;toipracticienii,uneoriiteoreticienii, creeazitesteazmodeledecelemaidiferiteforme,ideiiexpresii.Dac excludei modelul dintr-o cercetare de ecologie, vei fi nite simpli colecionari de fapte sau de date primare (W. Silvert, 2001).Ecologiamodernesteeafodatprintreimariplanurideabordarea problemelorcomplexe,caredefinescprovocrileprezentuluiiviitorului, constituind totodat arsenalul tematic, teoretic i metodologic din care i extrage identitateaifora:elepoartnumelederegulacelortreiM.Adic1. Monitoring, 2. Modelare i 3. Management.Modelareaserveteladescrierea,sintezaiexplicareafenomenelor ecologice,esteunaparattiinificprincaredistilmprincipaleletrsturi emergentealesistemelor,pecareexperimentmnspaiulvirtual.Eaeste indispensabilpentruorientareaiplanificareastudiilor,testareaipotezelor I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)5 multiple delucru,simularei prognoz, dar- maiales- ca unealteficientn managementul ecologic i criteriu pentru susinerea deciziilor de mediu. Nu mai exist domeniu al ecologiei i al tiinelor conexe, n care modelarea s nu joace un rol esenial. Cu toate aceste afirmaii, trebuie neles c modelele ecologice nu sunt,inutrebuiesfie,unrezultatfinalalcercetriisauunscopnsine. Modelele sunt i trebuie s fie folositoare, s susin cercetarea, managementul i politicile de mediu i s prefigureze noile sarcini care le stau n fa. Nu n ultim instaneleneajutsconstruimunmediuabstract,virtual,ncares experimentm i s gsim ci sau soluii rezonabile, cu mult vreme nainte de a interveniasupramediului,prinimplementareaunormsurimaimultsaumai puininspirate.Modelareaneajutsnecomportmnspirituldeontologiei profesionale.Acest material prezint o selecie de principii, tehnici i metode utilizate n modelarea proceselor i sistemelor ecologice. Este un text cu rol att didactic, ct itiinific, avnd cascop creterea performanelor profesionale a celor care au studiat deja biologia plantelori animalelor,ecologia general,a populaiilori sistemelor suprapopulaionale, hidrobiologie i multe altele, care cunosc tehnicile imetodeleaplicatenecologie,respectivceicareaudejaobazsolidde cunotineidorescsacceadlaunnounivelprofesional,respectival dezvoltriiintelectuale.Nunultiminstanesteunbunprocedeudeav evalua: un ecolog moderntrebuiestie s modeleze; pentru aceastatrebuies cunoascacceptabilsistematic,ecologie, matematiciinformatic,respectiv s-i dezvolte continuu cunotinele i aptitudinile n aceste direcii. I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)6 2. PRINCIPIILE I ALGORITMUL CERCETRII ECOLOGICE CLASICE (adaptat dup Krebs, 1989; Srbu i Benedek, 2004, 2009) "Nuconfundaiimportanascopuluisaurafinamentul metodelorvoastrecuvaloarea muncii pe care ontreprindei. Rezultatele, i nu doar scopurile sau mijloacele,trebuie sfie demne de admiraie." (Hans Selye) Cercetareaecologicesteunstudiuplanificat,nabordaresistemic,n scopul cunoaterii structurii, dinamicii i/sau a funciilor sistemelor ecologice.Oricestudiu poatefiabordatprin prismaatrei metode:ceateoretic, de laborator sau de teren. Toate acestea sunt interdependente. Probleme apar atunci cnd rezultatele obinute n urma unei abordri nu verific pe cele obinute printr-o alta. Deoarece toate sistemele i procesele ecologice exist sau se desfoar n natur, nseamn c terenul va fi ntotdeauna stadiul etalon sau baza la care vom raporta celelalte rezultate. Ecologia este o tiin empiric i de aceea nu poate fi realizatnumaipehrtiesaulacalculator(Krebs,1989).Laboratorulesteo reprezentaresimplificatanaturii,unmodelalterenului,undesesimuleaz procesele care se desfoar n natur, selectndu-se un numr redus de variabile destareideproces.Avantajelelaboratoruluisuntlegatedeposibilitateade urmrireicontrolalaciuniiunuinumrredusdevariabile,provocarea artificial afenomenelor i divizarea sistemelor complexen subsisteme pe care se poate experimenta mai uor. Dezavantajele metodei constau n faptul c nu se pot surprinde toate relaiile din natur, numeroi factori rmn necuantificai, nu se ine seama de o mare parte din constrngerile care apar n mediu, iar domeniile devariaieavariabilelordecontrolsuntadeseadiferitefadecelenaturale. Abordareateoreticsefacepebazaunuimarenumrdeinvestigaiiidate experimentale, i are ca scop generalizarea i surprinderea legitilor generale ale fenomenelor ecologice. Probleme apar atunci cnd teoria se bazeaz pe un numr redus de date din natur sau cnd generalizrile nu in seama de limitrile impuse de abordrile anterioare. Alegereatemeipoatefiunprocesextremdesimplupentruuntnr (subiectul poatefi oferit de un profesor, de exemplu) sau o mare btaie de cap, atunci cnd studentul este obinuit s-i punntrebri sau, mai ales, cnd caut singur tema de cercetare. Este bine s subliniem de la nceput c rezultatele sunt singurelecarejustificimportanatemeialese,inutehnicilei metodele,cu excepiacazurilorncarecercetareaaducesaupropunecarezultattehnicinoi. Dar nicin ecologie nuse aplic principiul scopulscuz mijloacele. Prea des apar rezultate (multe discutabile) care s-au realizat prin sacrificarea nejustificat a multor vieuitoare, frecvent pentru a demonstra ceea ce deja se cunoate. Aceste fapte contravin eticii profesionale. Cnd afirmm crezultatul conteaz, aceasta nuimplicoricepre. Unrezultatbunestetotodatideontologic.Impunerea uneitemeimportante,darpecarestudentularepuinesaudelocanseso I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)7 rezolve,nicinulpromoveazinicinujustificeforturiledepuse.Celmai adeseaestepcatdetimpidebani.Sindromulde"importanintenional nejustificat" se confund adesea cu cel al "sririi etapelor". Adesea apar studeni care cer sfaturi nlegtur cu decizia lor de a studia: ntregul ecosistemlacustru X(aliinecers"facunlac"...),ecoetologiaursuluisaualupului,zborul psrilor i de arealiza modelarea acestuia, dar mai ales mult plcutai curtata ecologieteoreticsau managementulsistemelorecologiceetc.Frndoialc aceste intenii sunt nobile, chiar dac nu strlucesc prin realism, cel puin pentru studenii din primii ani. Nu odat, pe la simpozioane, studentul care se recomand cercettor al echilibrului naturii (i nu adesea pclete teoreticienii de duminic) consider c este mai remarcabil dect cel care a venit cu o lucrare de structur a comunitilor de macrozoobentos dintr-un ru oarecare, cnd de fapt cel din urm aduce date utile i valoroase, pe cnd primul,n general, va avea o expunere de tipul unui referat bibliografic, fr a aduce vreo idee nou.Tema poate apare ca urmare ainvestigrii unei zone sau a unui grup prea puin cunoscut, sau care a fost studiat cu mult vreme n urm. Sau poate rsri ca urmarearidicrii unor problemerezultate din observaiicontradictoriisaucare nu beneficiaz de rspunsuri univoce. De multe ori este esenial nu att s se vad sau descrie ceva nou ci s se stabileasc relaii solide, validate, ntre ceea ce era deja cunoscut iinformaiile noi. Crearea legturii poate fi maiimportant chiar dectnouladus.Preades,lipsadedocumentaresauignorarearezultatelor celorlali, conduce att pe specialitii consacrai ct i pe studenila o cheltuial inutil de timp i efort n studiul a ceea ce este de mult vreme cunoscut.Studiile ecologice pot fi de tip explorativ sau demonstrativ (adic bazate pe ipoteze i verificarea acestora). Studiile explorative sunt extrem de necesare, mai ales n acele zone puin sau delocstudiatesubanumiteaspecte(grupesistematicesaufuncionale puin cunoscute). Cunoaterea biologic este extrem de neuniform, att din punct de vederealrepartiieigeograficectialdomeniiloracoperite.Esteexplicabil faptulcgrupeledesucces(aicinsensuldepopulare),cumsuntpsrilede exemplu,suntmultmaibinecunoscutedectceleignorate(vietimici, nevertebratecuviaretras,cusistematicmultmaidificil).nmod corespunztorgsimnoricear mult mai muliornitologi(inclusivproiecte, fonduriidatedeprofil)dectmalacologisaubriologi,deexemplu.Aase explic faptul c acumularea inegal de cunotine duce la exigene i domenii de acoperire foarte dezechilibrate. n unele domenii ecologul poate intra n munca de amnunt, n timp ce zone geografice i unele grupe sistematice nc mai ateapt primele liste faunistice, respectiv cataloage de specialitate.Oriceinformaiecareacoperungolesteunbuntiinificiunrezultat care se cere salutat. Uniiinchipuie,n mod eronat, c un studiu careimplic tehnic de vrf n genetic sau biochimie este n mod necesar superior unui studiu carelmureterelaiilefileticentreanumiitaxonisaualctuieteunprim catalogsistematicsauzoogeografic, deexemplu. Exist oanumitreticen(n bun parte explicabil) fa de stilul de cercetare odinioar larg rspndit, anume I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)8 cel de a alctuiliste despeciin anumite arii(aa numitelestudiifloristicesau faunistice). Cnd ecologul serezum exclusivla asemenealiste, mai alesn arii cunoscutesubaspectulgrupuluicupricina,saupubliclainfinitsubtabele taxonomicepentrudiviziunialeunorarii,reticenaestejustificat. Nunsi atuncicndntr-adevrariarespectivestenecunoscutsubaspectulgrupului investigat. Pe de alt parte, depindefoarte mult cum se alctuiesc acesteliste i cumseclasificprezena-absenaspeciilornfunciedediferiiifactoriai mediului.Porninddelalisteledespeciisepotrealizaoseriedeanalizede biogeografie,cenologie,denieecologiceetc.Unbunspecialistalunuigrup poatesesizafoarte multeinformaiirelevatedeabsenasauprezenaanumitor speciintr-unhabitat,deoareceniciovietatenutrieteabsolutoriunde, preferinele acesteia pentru mediu i tolerana la diferiii factori putnd fi utilizate nsensulinvers:alcaracterizriistriimediuluipebazacunoateriispeciilor prezente. Orice informaie, fie ct de simpl, poate fi utilizat de specialist ntr-o multitudine de modaliti. Evident, studiul are foarte mult de ctigat atunci cnd includemdatedespreabundenataxonilor,descriemstructurasauurmrim dinamicadiferitelorcomuniti,iarnanalizeledeproductivitateienergetic, evalumnmodnecesaridatedesprecretere,biomas,fluxenergeticetc. Deoareceviaapoatefineleasnumaincontextulmediuluiintegrator,o multitudine defactoriaiacestuia potfideasemenea monitorizai(temperatur, reaciasolului,oxigenuldizolvat,prezenaunorelementetoxiceetc.)i identificate legturile de tipcauz - efect sau a celor de tip corelativ.Princontrast,existuncurenttot maiputernicdeabsolutizareadatelor cantitative, adic valori ale parametrilor ecologici(densiti, abundenerelative, efective,indicidediversitateetc.)pebazaunuinumrredusdeprobesauzile petrecute n teren. Acestea pot fi recunoscute, n general, prin parametri lipsii de probabiliti de semnificaie, prin numrul redus de specii relativ la grupul studiat (n probe cantitative puine apar mai ales speciile abundente i foarte rar cele cu densitate sczut sau caracteristice unor microhabitate mai rare sau dispersate n aria de interes), precum i lipsa unor concluzii care s zic ceva (se caracterizeaz cine este mai abundent, se ofer o serie de valori, dar nu se poate interpreta nimic deordinsinteticsaucauzallegatdeacestea).Uniineleg,nmoderonat, ecologianumaicao"biologiematematizat"icareconsidercmult alergtur,dardescurtdurat,colectareactorvaprobeioferireadevalori pentruuniiparametriecologiciaipopulaiilorsaucomunitilornseamn exclusivcercetareecologic.Numeroaselucrriconinogrmaddedate valoricecarenupotfinicifolosite maideparte(princomparaiencazulunui studiu viitor) i nici verificate (estimri lipsite de coeficieni de precizie, limite de confiden sau alte msuri ale semnificaiei). Orice bun ecolog tie c investigaia unei arii, tronson de ru, lac etc. se realizeaz pe baza att a probelor cantitative ctiacelorcalitative(ultimeleavndoansmultmaimaredeareleva prezenaunorspeciiraresaucareprefermicrohabitatecarenufacadesea obiectulinvestigaiilor cantitative). Analiza grupuluii ariei dereferintrebuie I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)9 ssefac prin alocarea unuitimpsuficient pentrustrngereainformaiilor,fapt care necesit echipament i aptitudini pentru munca de teren.Esteevidentcevaluarea modificrilor(frecventpreapuinevidente)n starea mediului se realizeaz infinit mai bine pe baza datelor cantitative i nu prin prezena-absenaspeciilor,daracestprocesnusefacelantmplare. Existun algoritmstabilitpentruevaluareaparametrilorecologiciiaicelordemediu, precum i tehnici de comparare a acestora. Un alt aspect al cercetrii explorative este c adesea numai dupiniierea unuianumitprogramdecercetareaparsemneledentrebareiipotezelecare leagaceastabordaredecercetareademonstrativ. Ceeaceestefoarteclarla nceput(nfazadeplanificare)poatesuferinenumratemodificri,sauchiar anulri ale unor aspecte ale proiectului. Cercettorul trebuie adesea s modifice n mod adecvat orice element al planului i s adapteze tehnica i metodele la noile condiii.Nicicercetareaexplorativiniciceademonstrativ(ipotetic-deductiv) nu trebuie absolutizate; cel mai adesea se manifest mpreun sau se completeaz reciproc. De multe oris-a vzut cipotezei demonstraii s-aurealizat pe baza unui numr foarte mare de date obinute n decursul multor ani de investigaii de tip explorativ. Algoritmul clasic al cercetrii ipotetic - deductive Cercetareaipotetic- deductivncepecuontrebaresauo problem careaparecelmaiadeseapeseamauneiobservaii.Dacobservaianueste corect sau ntrebarea a fost pus n mod eronat, rezult o problem fals i toate etapele ulterioare sunt sortite eecului. Ontrebare, pentru simplul motiv c este pus, nunseamncdevine neapratilegitim. Conformlegiilui Katz"este mult mai uor s se inventeze o problem, dect s se sesizeze una real i s fie formulat corect". Odat formulat problema, ecologul are sarcina s o pun ntr-un context sistemic, analiznd-o prin prisma unei multitudini de ntrebri, ca: este aceastproblemimportantisemnificativdinperspectivecologic?,ce implicaii poateaveaobinerearezolvriiei?,careeste nivelulde organizarela caretrebuiesoraportm?,estecercetareafezabilsubaspectulechipeide specialitiiafondurilordisponibile?,esteaceastaoproblemlocalsauare valabilitate maigeneral?etc.Progresndnacestsensseobineoimaginea problemei.nelegnd probleman complexitatea ei(fr a uita c pe parcursul cercetriipotapareoricndelementenoisauputemeliminaalteleca nesemnificativencontext),ecologulsugereazunrspunsposibil,carese numeteipotez. Dup Krebs(1989), tiina modern opereaz printr-un sistem dualistformat dinipoteze i date. Prin urmare, orice studiutrebuie vzut ca un ansamblu de idei i informaii din lumea real. Ipotezele fr date nu sunt de nici un folos i invers. Orice ipotez trebuie s avanseze una sau mai multe prognoze. Ipotezele sunt testate prin observaii i determinri care urmresc dac se verific sau nu prognozele. Definim experimentul ca orice set de observaii care testeaz I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)10 o ipotez. Experimentele pot fi naturale sau artificiale (de exemplu de laborator). Protocolul pentru etapele ce trebuie parcurse n procesul de verificare a ipotezelor senumetedesignexperimental,iincludetotalitateametodelorcaretrebuie utilizate,programuldecolectareaprobelor,parametriiecologiciurmrii, periodicitateadecolectareadatelor,resurseleumaneifinanciarealocate, rezultatelescontate,tehniciledecalculaplicateetc.Foarteimportanteste programul de colectare a probelor. Cel mai adesea este imposibil s se studieze structurasaufunciilentreguluisistemecologic, motiv pentrucarecercettorul trebuiesextragunnumrlimitatdeinformaiipebazacruiaspoat caracteriza ntregul din care provin.n urma prelucrrii probelor se obin date (informaii) care vor fi analizate i utilizate n testarea ipotezelor. n aceast etap trebuie s cunoatem diferitele tipuri de teste, algoritmul utilizrii acestora, limitrile i condiiile de aplicare. Se cunoscextremdemultecazurideconcluziifalse,bazatepeinsuficienta aprofundare a tehnicii de testare, a alegerii nejudicioase a testelor i interpretarea eronatarezultatelor.Dacrespingemipotezeledelucru,nentoarcemla observaie sau la imaginea problemei i o lum de la capt.Dacamobinutlaacestnivelconfirmarea,setrecelasecvenafinala cercetrii.n primulrndsecautlegitile generalealefenomenuluistudiatn limiteleimpuse de complexitatea abordrii. Estelafel de greitssencerce o generalizareprealargafenomenului,pectisserestrngnumailacazul particularstudiat.Acestelucruripotfievitateprinexplicareaiidentificarea cauzelorcaredeterminfenomenulparticular. DupcumscriaP.M. Bnrescu (1973) "tiina nu nseamn filatelie; tiin nseamn a explica". Nu trebuie ns uitat c toate sistemele i procesele ecologice au o istorie evolutiv, iar acest fapt constituie o bogat dar controversat surs de explicaii. La ntrebarea "de ce este sistemulastfelalctuit?"sau"dece procesulse desfoarn acestecondiiin acestfelinunaltul?"suntprintrecelemaiimportantedarimaidificile ntrebri la care ecologia modern trebuie s caute un rspuns. Evoluia este greu de cunoscut i imposibil de experimentat. n sfrit, ultima etap a cercetrii este cea de valorificare a rezultatelor. Valorificareatrebuievzutaicinsenslarg,nprimulrnddinperspectiv tiinific (publicare de exemplu), apoi de popularizare i mediatizare, i numai n ultimulrndeconomic.Ecologiaestenprimulrndotiin.Deaceeanu trebuiereduslaun modderentabilizareaproceselorifenomenelornaturale pentrufolosineleumane. Adeseaceeacepareorentabilizareaunui proces pe termenscurt,produceopierderegrav petermen mediusaulung(deexemplu campaniiledeotrvireaprdtorilordevrf,ardereajneapnuluietc.,toate motivate economic dar care au adus prejudicii imense naturii i societii umane). Estesimpluscdemngreealaidentificriiaparenteauneilogicisuperioare naturii, uitnd c aceasta din urm a avut timp milioane de ani s experimenteze pebazalegitiloruniversaleialeevoluiei.Dupcumseexprimaattde inspirat B. Commoner (1980): "Natura se pricepe cel mai bine". I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)11 OBSERVAIE PROBLEM IMAGINE IPOTEZE PROGNOZE DESIGN EXPERIMENTAL PROGRAMUL DE COLECTARE A PROBELOR alegerea dimensiunii probei unitare i a probei statistice, colectarea probelor, obinerea datelor, analiza, prelucrarea i interpretarea acestora TESTAREA IPOTEZELOR NUSunt confirmate prognozele?

DA EXPLICAII VALORIFICARE Fig. 2.1. Algoritmul clasic al cercetrii ecologice ipotetic-deductive(adaptat dup Green, 1979). nfig.2.1redmsubformaunuialgoritmprincipaleleetapealeunei cercetriecologicedemonstrative(adaptatdupGreen,1979).Frndoial, acesta este conceput extrem desimplist. Exist numeroase elemente i secvene care se pot ataa, n funcie de complexitatea obiectivelor cercetrii. Atunci cnd sistemul studiat se comport ca un model determinist, algoritmul poate fi redus la o secven liniar. Dac ns operm dup un model stocastic (probabilistic) este necesar introducerea de secvene ramificate, funcie de evoluia probabilistic a fenomenelor. Acestaestealgoritmulclasic,careasuferitnumeroasemodificriprin trecerealanoileabordri,paradigmeitehniciaplicatenecologiaultimelor cteva decenii. I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)12 3. ABORDRI ACTUALE N PROIECTAREA CERCETRILOR DE ECOLOGIE; ROLUL MODELELOR ECOLOGICE (adaptat dup W.K. Michener, 2000) nacestcapitolexpunemsuccintcompletriadusematerialului antemenionat,carevorpregtitotodatintroducerean modelareaecologici relaia dintre aceasta i cercetrile de profil. 3.1. Abordri actuale n strategia elaborrii studiilor de ecologie Pn relativ recent cele mai multe studii de ecologie s-au realizat de ctre cercettori solitari, sau de grupuri mici, pe suprafee sau volume reduse de habitat (litri sau decimetri cubi de ap sau sol, unul sau civa metri ptrai), n perioade scurtedetimp(ore,zilesauncel maibuncazluni,respectivsezoane), precum i prin evaluarea unui numr redus de parametri ecologici (de obicei sub 5categorii).Problemeleactualegravealesocietiiumanei mediuluincare aceastaesteintegrat,cumarficauzeleiefectelenclzirii globale,reducerea biodiversitii,epuizarearesurseloretc.,impunnecesitateadepiriilimitelor studiilor convenionale i abordri noi n investigaiile ecologice. TimpNr. parametriSpa iu ecologiciTimp = o zi- 3 aniSpaiu = cm - 100 mParametri ecologic i = 1-52Timp > 3>> aniSpaiu 100 mParametri ecologic i52 Fig.3.1.Modelconceptualalexpansiuniiabordrilorcercetriiecologice,lascar temporal,spaialitematic(dup W.K. Michener,2000). Paralelipipedul micsemnific concepia clasic, cel mare sugereaz tendine n expansiunea modern. I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)13 Subiectedincencemaicomplexe,alecrorcauzeiefectesefac resimitepeoperioadlungdetimp,respectivcareseraporteazlascar spaialmare,audeterminatotreceretreptatacercetriispreechipemari, multidisciplinare,alocareaunuiintervalmailungdetimppentruobinerea, interpretareainelegereasemnificaiilordatelorecologice.Abordarea problemelorcomplexeimpuneoschimbareadecvaticorelatascrilorde timp,spaiuiparametriievaluai,ultimanumindu-sei"scarasauabordarea tematic. Modelulconceptualalexpansiuniinspaiultridimensional(3D)a abordrilor n ecologie este redat n Fig. 3.1. A AA AB BB BC CC CD DD DD i scipl ine a le D i scipl ine a le D i scipl ine a le D i scipl ine a lemediu luif i mediu luif i mediu luif i mediu luif i z ic z icz ic z icDi scipl ineDi scipl ineDi scipl ineDi scipl ine socialesocialesocialesocialeDi scipl ineDi scipl ineDi scipl ineDi scipl ine ecologice ecologice ecologice ecologice Fig.3.2.Exempludeabordareauneicercetriactualecomplexe,aflatlaintersecia mai multordomenii,necesitndcolaborareaiaciuneasinergicaspecialitilor(dupW.K. Michener, 2000). Studiu de caz: Tema general a studiului ar putea fi: PRINCIPII I METODE DE MANAGEMENT A VIITURILOR I INUNDAIILOR.Subteme posibiledefinite pe discipline ale mediului: interaciuni dintre curgerea apei, scurgerea superficial, debite, eroziune, amenajri hidrotehnice etc. Discipline ecologice: succesiuni ale comunitilor vegetale din albiile rurilor, funciile ecologice ale luncii inundabile etc. Discipline sociale: aspecte sociale i economice ale managementului inundaiilor;Domenii de intersecie: A-interaciunintrevegetaie(nmodspecialariilempdurite)iatenuarea viiturilor; B - managementul ariilor n care sunt necesare inundaii controlate pentru a satisface cerinele sociale; C- beneficii i pagube produse de viituri i inundaii asupra ecosistemelor afectate i a folosinelor umane; D - managementul peisajelor edificate de ecosisteme lotice ("riverscapes" n englez); harta regimurilor de viituri i inundaii n diferitele arii geografice, politice i sociale. Abordrilemultidisciplinaresuntnecesare,deoareceproblemele actualenu maisuntancoratentr-unsingurplanalcunoaterii,nuaparinunei I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)14 singure tiine, avnd implicaii i efecte dintre cele mai complexe asupra naturii, acalitiimediului,aeconomieiisocietiiumane.Dinacestmotivstudiile modernesuntobligatesintegrezecelpuintreiplanurimajoredeabordare, constituindtotatteadomeniidincareserecruteazspecialitiinecesari,i anume:disciplineecologice,celealemediului(incluzndaicifizica,chimia, geologia,geografia,climatologia,hidrologiaetc.),precumidisciplinesociale. AceastinterseciedisciplinaresteilustratnFig.3.2iesteexemplificat printr-un studiu de caz. Complexitatea noilorntrebrii problemeabordate determin modificri majorenplanificareaidesignulcercetrilor modernedeecologie. Abordarea clasicastudiilor demonstrativeimplicidentificarea unei probleme,edificarea imaginiiacesteia,alctuireaipotezelor,designexperimentaladecvat(deteren, laboratorsauambele),colectareaianalizadatelor,testareaipotezelorprintr-o tehnicadecvat,adoptareadeciziilor,interpretareaivalorificarearezultatelor. Acestgendeproiectsealctuieteiseimplementeazderegul,dectreun numrredusdecercettori,frecventchiardeunulsingur.Temaseraporteaz aproape ntotdeauna la scri reduse, n termeni spaial, temporal i tematic. O alt caracteristic a acestor studii o constituie faptul c datele sunt considerate ca scop final,alctuirearapoarteloripublicareaacestorafiindpunctulterminusal ntregiiactiviti.Odatpublicaterezultatelefinale,dateleprimarei intermediaresuntcelmaifrecventpstrateexclusivdectreecologpe parcursul vieii acestuia, dup care (sau cu mult nainte) ele se pierd iremediabil.Princontrastcuscenariulclasicprezentatanterior,otendinn ecologiaviitoruluiestenecesitateadeaaccesadatedincelemaidiverse domeniialecunoaterii,obinutedespecialitiheterogeni,ncadrulunor proiectecuscopuriorictdediferite.Deicercetareaindividualnuiva pierde fora i nici importana, problemele complexe la care omenirea trebuie s fac fa vor necesita date cu mult mai multe i mai diverse, dect cele care pot fi obinute, analizate, gestionate i interpretate de ctre un singur om. Ecologia este nevoitstreacspre abordriinterdisciplinare,spre necesitatea accesului ct maifacililiberla dateinteligibile, bine pstrate, bine gestionatei de bun calitate. 3.2. Formularea modern a ntrebrilor i ipotezelor Paradigma nou i modelele conceptuale Paradigmelenecologiereprezint modalitileprincareecologiipercep natura,cuprinzndcrezurile,abordrileipresupunerileacestora.Eleexistn cadrul fiecrui capitol sau ramur major a ecologiei. Din perspectiva tranziiilor, dou ne vorreine atenia, i anume cea a echilibrului naturii, prin opoziie cu paradigmafluxuluinaturii.Primaafundamentatomulimedintrestudiile clasicedevaloare major,fiindunadintrefundaiileimportanteale majoritii manualelor didactice. Prin prismaacesteiasistemeleecologicesuntcapabilede I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)15 autoreglare,tind spre punctefixe de echilibru, succesiunile sunt unidirecionale, perturbrilereprezintexcepii,iarefectulaciuniioamenilorestengeneral neglijat.Princontrast,fluxulnaturiiconsidersistemelecafiindsupuse contrngerilorunorfactoriexterni,curarestrideechilibrupunctiform, succesiunilesuntexcepionaldeterministe,perturbrileantropogenesunt evenimente comune,iarinfluenele antropice asupra ecosistemelor sunt aproape omniprezente.nmodnecesarproblemele,ntrebrileiipotezelecaresunt ridicate n studiile aparinnd celor dou categorii de abordri sunt diferite.Indiferent de abordarela baza tuturor studiilor stau modelele conceptuale, carereprezinttranspunereaideilormtr-oformgrafic,oexpresieideatic fizic,schematic,ceindicprinsimboluristructura,funciile,relaiilei entitilecarefundamenteazsistemulsauprocesulstudiat,ghidndtotodat demersul tiinific. Formularea ipotezelor de lucru Formularea ipotezelor este o necesitate n tiin, fiind un proces iterativ. O ipotez bazat pe un anumit model conceptual avanseaz (cel puin) o prognoz, eafiinddeclaratdeobiceicaopoziialogic,pecareodefinimdreptipotez nul. Experimentul este apoi conceput i desfurat pentru a testa ipotezele, adic pentrua verifica dac prognozelesuntsau nundeplinite.Indiferent derezultat (pozitiv sau negativ), ceea ce s-a obinut va duce mai departe cunoaterea, dac toipaiiaufostcorectdefiniiiparcuri.Testareaipotezeloresteunproces continuu: oricare este rezultatul unui studiu demonstrativ, interpretrile trebuie s conduc mai departe la alte ipoteze, alte experimente i teste.PentruconstruireaunoripotezerealisteilogiceBernsteiniGoldfarb (1995,ap.Michener,2000)auenunatasecaracteristicimetodologicecare trebuie considerate: 1. efectul sau tipul cauzalitii procesului ecologic studiat; 2. componentele sistemelor ecologice (indivizi, populaii, comuniti) icaracteristicile habitatului; 3. relaii sau interaciuni dintre componente; 4. scara spaial; 5. scara temporal; 6. rezultate, dovezi sau clase de date validate. Existoseriedealteconsideraiicarevorinfluenarezultatelestudiului, dintre care amintimistoria subiectului particular, cum ar fi folosinele dintrecut aleterenului,impactulantropicetc. Nun ultiminstanabordareasubiectului studiat,pediferiteplanurideorganizare,poateconcuralaproducereaunor rezultate mult mai semnificative. Se sugereaz astfel o abordare simultan, pe cel puintreiniveluri,aleoricruisubiect,ianume:(1)niveluldefacto,dincare face parte acesta(de exemplu cel al populaiei sau cel al comunitii particulare studiate), apoi(2) nivelulsubiacent, pentru a elucida mecanismelefenomenului (n cazul populaiei vom consideransuirilesau comportamentulindivizilor,n cazul comunitii vomstudiarelaiileiraporturile cantitative dintre populaiile I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)16 constituenteetc.),i(3)nivelulimediatsupraordonatpentruarelevarolul, contextul i semnificaiile ecologice mai largi ale fenomenului. ncepe aiciOBSERVAIIMODELEIPOTEZEIPOTEZA NULEXPERIMENTINTERPRETARENu te opri aiciDigrame conceptualei teorii Prognoze bazate pe modeleOpusul logic al ipotezelorTestul critic al ipotezei nulePstreaz ipoteza nulRespinge ipotezele delucru i modelulRespinge ipooteza nulPstreaz ipotezele de lucru i m delul Fig.3.3.Modelconceptualpentrudezvoltareaipotezelormultiple,incluzndexperimente, interpretriifeedbackpentruformulareadenoiipoteze(dupUnderwood,1997ap. Michener, 2000). Ipotezele de lucru multiple Modeleleconceptualeservesccabazpentruformulareaipotezelor. Procedeulclasic,alformulriiipotezelorsingulare,estemainouatacat.Prin formularea unei singure ipoteze direcia de cercetare este impus n mod strict, iar teoria tinde s devin prtinitoare. Este astfel determinat o limitare a posibilelor rspunsuri, iar ecologul tinde s devin prizonierul propriei sale teorii.Unfactorimportantndezvoltareaunuidesignexperimentalesteideea necesitiiconstruiriiunuiset deipoteze multiple delucru(fig.3.3). Diferite surse argumenteaz c oamenii de tiintind s posede ipoteze preferate pentru explicareaproceselorecologice.Eitindsfiesubiectiviatuncicndverific I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)17 aceste ipoteze, eliminnd sau ignornd datele care le infirm i supraestimnd pe celecareleconfirm.Pentruaneferideaceastcontinusursdeerorii prtinire,sesugereazconsiderarea mai multoripotezedelucru,alternative,la posibilele rspunsuri avansate ntr-un studiu. DupPlatt(1964,ap.Franklinicol.,2001)alctuireaacestoripoteze multiple, urmate de constituirea unui set esenial de experimente care le verific, apoiexcluderea majoritiiacestora,poartdenumireadeinferen puternic, fiind un motor al progresului tiinei. S-a argumentat c testarea ipotezelor poate fi benefic nlocuit prin procedura de testare a modelelor, aceasta fiind una dintre abordrile cheie ale simulrii i modelrii ecologice. Un modelconceptualpentrualctuireaipotezeloresteredatnFig.3.3. (dup Underwood, 1997 ap. Michener, 2000). 3.3. Abordri alternative n studiile de ecologie Exist o gamlarg de categorii de abordri conceptuale i metodologice nstudiile deecologie. Dintrecele mai desfolosite,carefrecvent nuseexclud reciproc,cisuntcomplementare,amintimexperimentulconcentratpesubiect, studiilepetermenlung,studiiretrospective,studiicomparativepescarlarg, substituiilespaiutimp,modeleledesimulare,precumicelebazatepe restaurarea sau reconstrucia ecologic. A. Experimentul concentrat pe subiect Existlargvarietatedecategoriideexperimenteconceputenecologie pentruverificareadiferiteloripoteze.La modulcel maisimpluunexperiment implic studiul efectelor aciunii unuifactor (sau a mai multora) asupra unei pri a unui sistem ecologic, i compararea acestora cu pri sau sisteme asupra crora evenimentul aflat sub incidena studiului nu acioneaz. Mai simplu nseamn s comparmprobesupuseunuiefect(probeexperimentale)cuprobe martor. Designulexperimentalestepectdedivers,peattdelaborios:includemaici dimensionareajudicioasntimpispaiuastudiului,dimensionareacorecta probeiunitare,selectareaprobelorstatistice(replicareaprobelorunitare), colectareaprobelor(respectivadatelor)dinterensaulaborator,prelucrarea, analizaisinteza datelor printehnicistatisticeconsacrate,testareaipotezelori adoptareadeciziilor,toateacesteadesfurndu-sedupunprotocolelasticn ceeacepriveteforma,dartotuirelativrigid,nceeaceprivetealgoritmul (pentru informaii suplimentare a se vedea Srbu i Benedek, 2004). Designul de eantionare (programul de dimensionare i colectare a probelor) este de maxim importan i totodat critic pentru ntregul studiu. Cele mai multe erori s-au fcut ca urmare a conceperii i implementrii unui sistem defectuos al programului de colectareaprobelor.DupTilman(1989,ap.Michener,2000)suntpatru probleme conceptuale majore, care sunt prea des neglijate, n cadrul studiilor care implicdesign experimental, i n mod special a celor care se desfoar primar nteren:(1) neglijarea dinamiciitranziiilor(dinamica complex a sistemelorn I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)18 timpultreceriidelaostarenatural,calitativsuperioarlaunaalterat),(2) neglijareaefectelorindirecteamultorfactoridemediu,(3)heterogenitatea mediuluinspaiuimaialesntimp,(4)necunoatereaistorieiariei,a habitatului sau a sistemului ecologic n ansamblu. Aceste probleme conceptuale, lacareseadaugscaratemporalredusa majoritiistudiilorclasice,conduc frecvent la date false sau la interpretarea eronat a rezultatelor. B. Studii pe termen lung Prin "termen lung" se nelege o perioad de civa ani (prin convenie mai mult de trei), pn la cteva decenii, de obicei mai puin de un secol. Aceasta este o scar temporal potrivit celor mai multe categorii de studii ecologice, avnd ca subiectproblemecomplexedeactualitate,curepercusiuniasupranaturii,a mediului i societii umane. n acestea sunt incluse evenimente rare, cele care se desfoarcuvitezredus,celeeratice,episodice,cuvariabilitate (heterogenitate a expresiei) mare, respectiv evenimente subtile (puin evidente) i complexe. Succesiunile ecologice sunt greu de studiat direct, fie ele naturale sau iniiateantropogen,laoaltscardectceaadeceniilor.Cutoateavantajele acestei abordri studiile pe termen lung n ecologie sunt extrem de puine, fa de cte ar fi necesare. Motivele sunt cel mai adesealegate de limitrile de personal calificat i de fonduri: majoritatea cercettorilor sunt motivai att pe plan psihic, ct i pe cel profesional, s obin rezultate ct mai valoroase ntr-un timp ct mai scurt. Fondurile sunt un alt element critic: cele mai multe surse nu sunt dispuse s finaneze o cercetare cu un interval temporal de desfurare prea lung, din diverse motive,cumarfinecesitatearaportriidenoiinoirezultate,satisfacerea forurilorcaredeinigestioneazbanii,schimbridenaturpolitici reconfigurarea perpetu a prioritilor etc. Este mare pcat c acest gen de studii, imperativnecesare,estempovratdecapriciileepociimoderne:goanadup rezultateimediate,profit,supraestimareacercetriiaplicatendetrimentulcelei fundamentale, stabilirea unor legturi detrimentale de tipul modelor ntre politic - economie i tiin.nunelecazuri,studiilepetermenlungpotfinlocuitecustudii comparative sau cu cele retrospective. C. Studii retrospective ncadrulacestorasereconstituiesuccesiunea dintrecutaevenimentelor, printr-oseriedetehnicibazatepedovezipstratencelemaivariateforme. Amintimaicireconstituirileevolutivebazatepeceasuri moleculare,studiilede dendrocronologie,reconstituirea paleoclimatului pe baza analizeispeleotemelor, extragereaistudiulcarotelordingheari(desuprafasaudinpeteri)i interpretareadatelormicrobiologice,amicrofosilelor,respectivanalizafizico-chimic a gheii din diferitele straturi,stratificarea fosilelor etc. Toate acestea pot constitui(uneori)unsubstitutalstudiilorpetermenlung,referindu-sensla trecut i nu la viitor. Ele nu aduc rspunsuri ale problemelor emergente i n curs deagravare, daroferobazdereferin,unfelde"prob martortemporal", I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)19 facilitnd cunoatereatendinelor i a vitezei schimbrilor. Din acest motiv sunt prea rar metode substitutive; cel mai des sunt corelative sau aditive. D. Studii comparative Studiilecomparativederulatelascarspaiallargmrescpotenialul explicativipredictivnecologie.Semnificanalizaiinterpretareaefectelor, difereniatentimpispaiu, a aciunii unuifactorsau unei cauze curezultate heterogene,princompararearezultatelorindependenteiarspunsurilor diferitelorsistemeecologiceafectatedeaceasta.Altfelspus,comparm structural, dinamic i funcional diferite sisteme ecologice, situate n arii diferite, care aufost supuse aceleiai perturbri. Acestea pot surprinden spaiu, ceea ce studiilepetermenlungsesizeazntimp,ianumerezultateleunorprocese complexe,iniiatenperioadediferite,respectivrspunsurivariatelaaciunea aceloraifactoridisturbatori.Acestestudiipotfiexperimenteplanificatesau sinteze post-factoastudiilor preexistente(cumarfi deexemplusintezatuturor lucrrilor publicate cu privire la unul i acelai subiect). Avantajele sunt evidente i n linii mari au fost enunate, dezavantajele sunt legate de lipsa posibilitii de evideniereamecanismeloriacauzalitii,carepoatefirelevatprin experimente concentrate n timp real. E. Substituirea timpului cu spaiul Osuccesiune,deexemplu,sepoatestudiaprinsurprindereastadiilor diferite,n habitate diferite ale aceluiaitip de ecosistem, asupra cruiafactorul declanator a acionat difereniat n timp (de exemplu incendii de vechimi diferite vorcaracterizaariicustadiisuccesionalediferite,ecologulavndansadea reconstitui sincron succesiunea ca i cum s-ar fi desfurat n timp). Acest gen de studii se pot desfura numain cazurilen care se demonstraz c spaiul poate constituiunsubstitutpentrutimp.Elesebazeazpepremizacsecvenele spaiale sunt omologe cu cele temporale, iar tendinele temporale se pot extrapola dincronosecvene(siturisauprobedevrstediferite). Eledaurezultatefoarte buneninvestigaiiledepaleoclimatologie,paleoecologie,reconstituirea evoluiei, a succesiunilor ecologice etc., dar nici acestea nu constituie modaliti explicative pentru elucidarea mecanismelor rspunztoare de efectele studiate. F. Studii de simulare Sebazeazpe modele matematiceale proceselorisistemelorecologice, caresealctuiesclaunniveladecvatdecomplexitate,implementatepe calculator,utilizndsofturidespecialiate,asupracroraecologiiexecut nenumrateexperienevirtualenscopuldeacunoate,imitaiprognoza comportamentul unui sistem, ca urmare a modificrilor unui numr nedefinit de foreielemente.Rulareaacestormodeleproduceosimulareadinamicii fenomenelor, indicnd probabilistic rspunsurile posibile ale sistemelor reale, dar ntr-un mediu virtual.I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)20 Pentru a realiza managementul unui sistem ecologic complex (caracterizat printr-un numr mare de variabile de stare i de proces, prin relaii de tip cauz-efectnumeroaseiinterconectate),estenecesarconstruireaunuimodeli simularea traiectoriilor acestuia n variate condiii ale diferiilor parametri.DupCox(2002)unmediudesimulareesteconstituitdindoupri. Primaeste unset deecuaii matematice care descriustructurairelaiile dintre diferitele compartimente ale unui ecosistem. A doua este o tehnic matematic i informatic, ce permite urmrirea trsturilor cantitative ale dinamicii sistemului (deci a traiectoriei acestuia) n timp. Simulareaesteextremdebeneficpentruaevitaexperimentenedorite, rezultateregretabilesau erori deimplementare a unor proiecte deredresaresau reconstrucieecologic.Pentruafiutilunasemeneademersestenecesarca modelulimediuldesimularesfiectmaiaproapedensuirilerealeale sistemelor, n caz contrar abordarea conducnd la un eec major. G. Studii bazate pe restaurarea i reconstrucia ecologic Ecologiaaremultdectigatdepeurmaproiectelorderestaurare, redresare sau reconstrucie ecologic, deoarece numeroase teorii i ipoteze, de la celemaisimpleprivindcretereanumericapopulaiei,pnlacelecare ncearcsrelaionezebiodiversitateaderezistenasaurezilienasistemelor ecologice, pot fi urmriten regim controlat. Orice demers de acest gen poate fi asimilat cu un experiment, care poate fi abordat, urmrit iinterpretat ca oricare alt tem de cercetare sau studiu de profil. 3.4. Specificarea domeniului de studiu (alegerea i dimensionarea temei de cercetare) Definirea i dimensionarea domeniului de studiu este principala problem a designului experimental i a implementrii acestuia.nelegereafenomenelorecologicenecesitmonitorizareapetermen lung atrsturilori proceselor deimportan major,n uniti de probe martoriexperimentale,dimensionateialesen modadecvat,laoscar optim spaial i temporal, prin utilizarea corect a metodelor de colectare a probelor i ale analizei statistice. Selectarea domeniului de studiu se refer laalegereasubiectului,ascrilordeabordare,ladimensionareajusta experimentelor i probelor, la alegerea numrului necesar de parametri care vor fi utilizai n studiu. Nu exist nici o reet care s dea rspunsuri univoce la aceste probleme. Cutoate acestea exist principii generale, pe care orice ecolog le respect pentru a dimensiona n mod corect efortul i domeniul de studiu: -Sedezvoltctmaimultnelegereaprocesuluisauafenomenului,printr-o documentare ct mai exhaustiv, prin toate mijloacele posibile. -Pebazaaceeaces-arealizatntrecut,aexperieneiacumulate(pozitivei negative), aresurselor disponibile, ecologulselecteazscaraspaial,temporal I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)21 itematic,astfelnct obiectivelesfieatinseis existeansa dea oferi un rspuns la problema ridicat. - Spaial ne intereseaz dimensiunile sistemului, localizarea i alegerea probelor, colectarea, prelucrarea i analiza lor. -Temporalneintereseazfrecvenaminimiceaoptimpentrucolectarea informaiilordinteren,periodicitateareplicriloriintervaluldetimpabsolut alocat studiului particular.- Tematic nefixmasupraacelor parametriecologiciifizico-chimicicare pot conduce n mod optim la rezolvarea problemei. - Cel mai des limitrile de personal, tehnic, timp (n sensul de termene limit) i bani, sunt printre cele maiimportante argumente careimpun selectarea (n mare parte) a domeniului de studiu.Oricumamalegeioricestrategieamadopta,bazatpenecesitii limitrile impuse n mod obiectiv, selectarea domeniului de studiu este pe departe cea maiimportantsarcinitotodatcea mai mareprovocarencadrulunui proiect de cercetare.Pentru o benefic selecie a acestui domeniu, alte trei consideraii pot avea un impact major: puterea statistic, standardizarea i studiile pilot. Putereastatisticreprezintcapacitateaexperimentuluideadetecta efectele aciunii factorilor (a experimentelor) la o anumit scar spaio-temporal, respectiv semnific posibilitatea de respingere corect a ipotezei nule. Evaluarea puteriistatisticeestecriticpentruselectareaunuidesignexperimental, necesitndspecificareacorectaniveluluidesemnificaie(probabilitilorde eroare), a dimensiunii probei, a limitelor de confiden i a acurateiei aparatului matematic folosit.Analizeleiinterpretrilencadrulstudiilordeecologiesuntfrecvent facilitatedacsuntfolosite metodestandardizate. Acesteasereferns mai ales la parametrii fizico-chimici i mai rar la cei ecologici. Dar apar din ce n ce maimultetehnicinoi,aparate,instrumente,indicisaumetodestandardizate pentru diferite studii, care permit fie reducerea la limite neglijabile a erorilor, fie maifrecventobinerealascarlarg,aerorilorsistematice,carepermit compararea rezultatelor diverselor studii, realizate n ntreaga lume.Executareaunorstudiipilotesteextremdebenefic,nmodspecial nainte de a evalua sau a concepe orice design experimental sau oricare program decolectareaprobelor.Studiilepilotsuntextremdenecesarendomenii mai puincunoscutesaulalansarea unoripotezecucaracterridicat de originalitate. Aceste studii permit inclusiv formarea i rodajul echipei, verificare aparatelor i a tehnicii,identificareaproblemelornecunoscuteaccesorii,potdaindicaiifoarte utile asupra dimensionrii probelor, areplicrii, a costurilor viitoare etc. Ori de cte ori este posibil serecomandiniierea i desfurarea uneiinvestigaii pilot (W.K. Michener, 2000). I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)22 4. PRINCIPII, METODE I SISTEME DE MANAGEMENT AL DATELOR ECOLOGICE 4.1. Principii ale managementului datelor ecologice (adaptat dup J.W. Brunt, 2000) Dateleiinformaiileecologicesuntprodusulfundamentalalcercetrii tiinifice de profil.ntiinele mediului multeinformaiiaustatut de unicitate, adeseafiindimposibilreplicarealorncondiiiidentice; multefenomenesunt rare sau simpla barier deontologic, care solicit sacrificarea unui numr ct mai mic de exemplare, protejarea speciilorrare sau vulnerabile,respectiv deranjarea ct mai redus a sistemelor investigate, mpiedic de asemenea replicarea n orice condiii a eantioanelor. Multe proiecte, n mod special cele care se desfoar pe termen lung, necesit date de calitate, inteligibile i utile, pentru a servi scopului pentru care suntimplementate. Este extrem de grav s aflm dup ani i ani, c dateledintrecutnupotfiutilizate,saucondiiilencareaufostobinutenu corespundcuceleadoptate mairecent, motiv pentrucareinformaiile nu potfi comparate i nici folosite.Datelecarerezultdinstudiiledeecologietrebuiesfieutile,sofere soluii la problemele investigate, s fie clare, inteligibile, s poat fi accesate, dar sfiesecurizatempotrivadegradriicalitiilor,intenionatesaunu.Dou principii eseniale pot facilita managementul iniial de succes al datelor: 1. nceputul s fie fcut la scar mic, modest, simplu i flexibil; 2. ecologii s se implice n procesul de management al datelor (s nu considere c este numai sarcina unor tehnicieni sau informaticieni, de exemplu). Primulprincipiusereferlaevitareatehnologiilorsofisticate,la construirea bazelor dedateaccesibile unorutilizatori diferiiicarespoatfi recunoscute de softuri variate. Flexibilitatea este de asemenea esenial din cauza heterogenitii echipamentelor de calcul, a modalitilor variate prin care ecologii percep, utilizeaz i analizeaz informaiile.Aldoileaprincipiusereferlaorientareasistemuluide managemental datelor spre oameni i soluionarea problemelor analizate de acetia; sistemul de gestiunedepindedeintegrareaecologilor,careauroluldeadefiniobiectivele sistemului de date, de astabili prioritilei alocarearesurselor. Aceste sisteme trebuiesreflecteobiectiveleiprioritileprogramuluidecercetare. Componentelemanagementuluidatelor,precumirelaiiledintreacesteai cercetare sunt redate n Fig 4.1. I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)23 Iniierea studiuluiDesign date i metadateObinerea i controlulcalitii datelorStocarea i meninerea datelorPrelucrarea i asigurareacalitii datelorAnaliza i interpretareadatelorAcces i arhivarePublicare (valorificarea rezultatelor) Fig. 4.1. Componentele sistemului de management al datelor i relaiileacestuia cu cercetarea Managementuldatelortrebuieprivitcaunprocescarencepecu concepereaiplanificareaproiectuluidecercetare,secontinucuobinerea informaiilor,prelucrarea,controluliasigurareacalitiilor,analiza, interpretareaisetermincupublicarearezultatelor,arhivareaidistribuirea informaieilatoipotenialiiutilizatori,dinlumeatiinific,administraie, educaieetc. O bun gestiuneainformaiilorla nivelinstituional poatefacilita cercetarea, iniiaz noi proiecte, contribuie la dezvoltarea de programe instructive i educative etc.Gestiuneaunitariadecvatainformaiilordevinedincencemai important, pe msur ce obiectivele cercetrii ecologice devin tot mai complexe i mai pretenioase. Aceste sisteme s-au dezvoltat mai ales n ultimii 30 de ani, pe seama unor proiecte de mare anvergur dintre care amintim Programul Biosferei (BiosphereProgramIBP)sauProgramuldeCercetareEcologicpeTermen-I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)24 Lung a SUA (US Long-Term Ecological Research LTER), respectiv al Europei (Europe Long-Term Ecosystem Research Network).Raiunile pentru conceperea i implementarea unui sistem de management al datelor ecologice sunt dintre cele mai diverse:- pstrarea datelor pentru o perioad mai lung dect cea a vieii cercettorilor; - facilitarea recuperrii datelor istorice, greu sau deloc accesibile; -ajutlapregtireadatelornvederearealizriidecataloage,bncidedate, revizii i publicaii; - asigur accesulla date pentru o comunitate tiinific mult mailarg, mai ales dac sunt introduse ntr-un format accesibil prin internet; -reductimpuliefortulcercettorilorinteresaidesubiect,carelocalizeaz, acceseaz i investigheaz datele existente n diferite scopuri profesionale; - crete complexitatea scopului i a obiectivelor viitoarelor proiecte implementate la scar larg; - permite achiziiile automate de date pentru modelarea ecologic. Scopulprimaraloricruisistemdeimplementareamanagementului dateloresteasigurareaorganizriiimenineriicalitiiacestorauntimp ndelungat,ncadrulunuibugetrezonabil.Adouacerinestefacilitarea accesuluiladatepentrucercettoriialtepersoaneinteresate,fraafecta integritateadatelor.nparalelatreiasarcinesteasigurareasecuritiidatelor prin arhivare, pentru ale proteja de accidente umane sau de alt natur. A patra cerinesteasigurareadeasistenpentruceicareseocupdecontroluli meninerea calitii acestor date. Cerine ale implementrii sistemului de management al datelor Dupcums-avzutnschemaanterioarunsistemdemanagemental datelorimplic obinerea(achiziia) datelor, meninerea(pstrarea, depozitarea), prelucrarea, analiza, arhivarea, precum i facilitarea accesului la date i rezultate. Dinpunctdevedereorganizaionalacesteactivitiincluddezvoltarea infrastructurii,apersonalului,politiciloriprocedurilorinstituionale.Cele6 cerinealeacestuisistem,constituindtotatteaactivitinecesarepentru implementarea lui la nivel instituional, sunt: 1. inventarierea i compilarea datelor existente i a resurselor, precum i stabilirea prioritilor de implementare; 2. designul adecvat al datelor i organizarea acestora n seturi (baze unitare), care s faciliteze pstrarea, accesarea i prelucrarea; 3. definirea de proceduri pentru achiziia datelor, asigurarea calitii i controlul calitii lor (AC/CC). 4.dezvoltareadeprotocoalepentrudocumentareadatelorimaialesa metadatelor; 5. protocoale pentru arhivare i meninerea cataloagelor tiprite i electronice; I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)25 6.dezvoltareaproceduriloristructuriloradministrative,astfelnct responsabilitile s fie clar delimitate. Designul datelor trebuie realizat nainte de obinerea acestora i trebuie s reflecte designul experimental. Dac acesta este clarireflect calitatea datelor ecologiceobinute,faciliteazintroducerealorntr-unformatelectronic, prelucrareastatisticaloridezvoltareaarhivelor,respectivametadatelor. Designulsereferla organizarealogic a datelorntr-unformat detiptabel,n cadrul cruia coloanele reprezint variabile definite unitar, care fac obiectul unui inventar,respectivaluneilegendeseparate,carespoatficititdediferite softurinvedereaprelucrriiianalizei.Tabeleletrebuiesprezintedateleca variabiledependenteiindependente.ncazulexisteneimultorvariabile (ecologice,alemediuluifizico-chimic,sociale,economiceetc.)estenecesar introducereaunoratributecarespoatstabilirelaiintrediferitelefiieresau tabele. Astfel, n funcie de necesiti,tabelele pot fi ulterior unite sau alipite pe bazaacestoratributederelaionare.Proceduradedesemnareauneistructuri preciseatabelelordedate,pentruimplementarealorntr-unsistemde management al bazelor de date (SMBD), se numete normalizare. Softurilepentruacestedezideratesuntmulte;depindedenecesitatea cercettorilorideobiectiveleproiectelorsaleagaceleprogramecare corespund cel mai bine scopului pentru care au fost create. Uneori este necesar utilizarea unui sistem de management al fiierelor de date, care este inclus n cele mai multe sisteme de operare, sau poate fi gsit n pachete de softuri specializate pegestiuneadatelor.Oaltvariant,adresatecologilorcupreocuprin programare i operarea calculatoarelor, este constituirea nu numai a bazei de date ciiaprogramelordegestiunealeacesteia,cumarfi,deexemplu,FoxPro, Oracle, MS SQL, Microsoft Access etc., cele dou alctuindmpreun o banc de date. Cel mai simplu este pstrarea datelor n softuri pentru prelucrarea foilor de lucru sau de calcul (spreadsheets, n englez), cum sunt Excel sau Lotus 1-2-3, carerealizeazogamlimitatdeanalize,daradeseasuficientpentruunii utilizatori (ns cu foarte mici i puine aplicaii n modelarea ecologic). Trebuie avutgrijcuacestesofturi,deoareceelenumeninconsistenainterna articolelor (fiecare coloan poate fi manipulat independent de fiecare rnd), spre deosebire de programele specializate pe gestionarea bncilor de date. Un aspect pozitiv,totui,meritsubliniat:acestesofturisuntcompatibile,nceeace priveterecunoatereadateloriavariabilelor,cucelecapabilesrealizeze modelare ecologic performant. Esterecomandabil ca neofiiis meninis trimit datelenfoi de calcul, mai degrab dectn alteformate, urmnd ca cei care se ocup de modelare s le transpun ntr-un soft adecvat.Dac datele au o component spaial, se poate apela la un tip particular de SMBDianumesistemuldeinformaiigeografice(GeographicInformation Systems GIS).I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)26 Necestitatea de accesarei diseminare ainformaiilor determin ca multe (dacnutoate)dintreacestesistemesfietotodatparteaunorsisteme informaionale bazate pe internet. Controlul i asigurarea calitii datelor (CC/AC) Acesteasunt mecanisme proiectatenscopul evitriiintroducerii de erori nseturilededate,procescarese mainumetecontaminareadatelor.Exist doutipurifundamentaledecontaminare:prinadugareiprinomisiune. Erorileadugateserealizeazprinincludereade dateincorectesaualterate,ca urmareaunei marivarietidecauze:transcrieregreitdincaietuldeteren, rateuri ale instrumentelor etc. Acestea sunt comune i relativ uor de identificat, respectiv de corectat. Erorile prin omisiune (lipsa unor date, informaii) sunt mult mai greu de detectat,adesearmn necunoscute,fiind produse de exemplu prin pierderea unor probe sau prin documentare incomplet, fapte care pot afecta major interpretarea i calitatea rezultatelor.Procedurile de CCsunt eficiente pentrureducerea erorilor adugate. Sunt mecanisme aplicate nainte de obinerea datelor i care cotroleaz modul n care acesteasuntobinuteinregistrate. Unexemplusuntfielestandarddeteren, carenecesitcompletareatuturorcmpuriloricategoriilordeinformaii solicitate. Un altul este cazul bazelor de date care solicit anumite rspunsuri (de exempluDaNu)pentrucontinuarearulriiprogramuluideintroducerea datelor, precum i semnalarea articolelor incomplete etc. ProceduriledeACsuntutilizatepentruadetectaattomisiunilecti adugrile. O modalitatesimplestereprezentareagraficanoruluidepuncte experimentalepentruaidentificavalorileaberante. Metode maiavansatesunt programe statistice, care verific unitatea i calitatea datelor.Controlul i asigurarea calitii datelor ecologice implic patru activiti: 1.definesciimpunstandardepentruformate,coduri,unitidemsuri metadate; 2. verificarea unor modele neobinuite sau nerezonabile n date; 3. verificarea prin comparaie a valorilor statistice, descriptive sau de alt natur, a seturile de date; 4. evaluarea calitii generale a datelor prin tehnici speciale. Documentarea datelor (Metadate) Metadatelereprezintinformaiidespredate,altfelspuselesunt documentaia(de obicei scrisliteral)structural,logic i metodologic a unui set dedate. Ele descriu nu numaiinformaiileconinute deo BD,cidescriui condiiile, aparatura, tehnica, metoda, numrul i dimensiunea probelor, condiiile de mediu etc. Adic sunttoateinformaiile care permitnelegerea,replicarea i comparareadatelorrespectivecustudiiulterioare. Acesteinformaiisuntparte I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)27 constituent a oricrui SMBD, motiv pentru care trebuie codificate, relaionate i integrate n orice set de date ecologice. Politica de acces a datelor Estelalatitudinea diferitelor echipe de cercetare iinstituii s defineasc strategiile pentru accesarea datelor de ctre persoanetere. Uneori este explicit necesitatea achiziiei (obinerea contra cost) a datelor, fapt realizat de multe (dac nu cumva cele mai multe) dintre instituiile guvernamentale. Alteori, mai ales n cazul bncilor de datetiinifice, este permis accesulliberla metadate, dar este necesarsolicitareaaccesuluicondiionatladatelepropriu-zise.Acestfapt implicrecunoatereasurseloricitareacorespunztoareainformaiilor, respectivaechipeiiaproiectuluicareaugeneratinformaiiledespecialitate. Exist cazuri n care datele pot fi folosite la doi ani dup punerea lor n circulaie, nideeadeadatimpautorilorspublicerezultatele.Nuexistosingur strategie: fiecare cercettor, grup sau instituie are libertatea de a decide condiiile de accesare, utilizare i citare a informaiilor. 4.2. Baze tiinifice de date ecologice (adaptat dup J.H. Porter, 2000) Obaztiinificdedateesteocoleciecomputerizatdeinformaii, organizate astfel nct s fie accesibile pentru investigaii i interogri ulterioare, precum i pentru asistena i susinerea studiilor petermenlung. Bazele de date permitinterogareaseturilordiferiteiheterogenedeinformaii,precumi utilizareaacestorannoimodaliti,cumarfideexemplunstudiile interdisciplinare sau cele de sintez. Ele prezint mult mai multe avantaje dect facilitareaacesuluiladate. Deexemplu,accesul mai multorspecialitipermite detectareaerorilorposibileicontribuielameninereacalitiisuperioarea datelor. Alt avantaj este legat de costuri: este mai ieftin s salvm date, dect s le obinem din nou, presupunnd c acest din urmfapt este posibil. Nun ultim instan,bazelededatepermitinterogareadiverselorresurseinformative,care susin procese de luare a deciziilor.Exist o serie de deosebiri ntre bazele tiinifice de date i cele economice saudin mediulafacerilor.tiinnseamn,printrealtele,spunemnoiinoi ntrebri, motivpentrucaresistemeledegestiuneainformaiilortrebuiesfie flexibile i adaptabile la o serie de noi interogri. Datele n tiin nu fac obiectul schimbriiinicianlocuirii,cuexcepiacorecturilorocazionalnecesare.n afaceribazelededatesuntexploatatenspecialprinsintezesubformaunor rapoartestandardizate,ceeace nuestecazulncercetare. Oaltdeosebireeste faptul c datele ecologice sunt extrem de diverse i heterogene; chiar cele puine, obinutedeunsingurindivid,necesitmetadatecomplexepentruaputeafi neleseireutilizate. Aceeai diversitate oregsimi printre utilizatori: acetia aparinunornumeroasedomeniidespecializareiprezintnecesitidiferite, I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)28 motiv pentru care BDtrebuie organizate astfelnctsntruneascnlinii mari ateptrile acestora.Dezvoltareauneibazededateesteunprocesevolutiv:eavadeservio comunitate dinamic de utilizatori, va permite actualizri i complicri n funcie dedezvoltareainformaiiloriasolicitrilorcelorinteresai.nrealizareaunei BDtrebuiesrspundemlapatruntrebri,iarrspunsuriletrebuiesfie satisfctoare pentru ca aceasta s deserveasc scopul pentru care a fost creat: 1. De ce este necesar aceast baz? 2. Cine vor fi utilizatorii ei? 3. La care ntrebri va trebui s rspund baza de date? 4. Ce motivaii sunt disponibile pentru cei care produc datele? Nuexistocorelaiedirectntrevolumuldatelor(raportatlaunset)i complexitateaacestora,respectivnecesitilemetadatelor.Unele,deexemplu imaginilesatelitare,auunvolumimens,nscomplexitatealoresteextremde sczut, spre deosebire deinformaiile care provin din analizele carotelor de sol saughea,careprezintcomplexitate maredarvolumredus. Ambeleatribute sunt mari la informaii ale sistemelor GIS(Fig. 4.2).

Volumul datelor (raportat la un set de date)Complexitate/ necesitile metadatelor Mic()MareMareSecvene ale genelorProductivitate primarDate economiceDate climaticeImagini satelitareCarote de sol sau gheaDate populaionaleStudii de biodiversitateSisteme GIS Fig. 4.2. Relaia dintre volumul datelor i complexitatea acestora I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)29 Categorii de baze de date (BD) Exist mai multe tipuri de baze de date, fiecare ilustrnd diferite modaliti deorganizareainformaiilor,anecesitilorlegatedeinterogare,accesarei utilizare ulterioar. Caracteristicile acestora sunt descrise sintetic n Tab. 4.1. Tab. 4.1. Clasificarea bazelor tiinifice de date CategorieCaracteristici BD bazate pe sisteme de fiiere Utilizeazfiiereidirectoarepentru organizareainformaiilor;nueste considerato BD tipic. -Simplitate:poateutilizasoftware generalizat, cum ar fi procesoare detexte sau organizatoare de fiiere; -Ineficien:cretereanumruluide fiierentr-undirectorducelascderea vitezei de interogare; - Capacitireduse:puineposibilitide prelucrare, cutare i analiz. BD ierarhice Pstreaz datelentr-un sistem organizat nniveluri:deexempluobazdedate sistematice,cuconfiguraiaarborelui filogenetic; - Pstrarea eficient a datelor cu structur ierarhic; - Optim pentru baze deimagini; -Relativrigid:necesitunprocesde planificare detaliat. BD tip reea Pstreaz datele n uniti interconectate, cupuinecontrngeriasupratipuluii numrului de legturi; -MaipuineconstrngeridectBD ierarhice; -Legturilesuntdefinitecapartea structurii BD; - Reelele pot deveni haotice dac nu sunt planificate corespunztor; BD relaionale Datele sunt pstrate sub form de tabele, legturiledintreelerealizndu-seprin atributesauvariabilederelaionare. Exemple:BDrealizatensoftwareca SQL, DBASE, FoxPro etc. -Largrspndite,adaptatelatehnologia actual (IT); - Eficiente pentruinterogarei generarea de rapoarte i sinteze; - Interfee standardizate; - Posibilitirestrnse pentrustructuri de date; BD orientate pe obiectePstreazdatelenobiecte(proceduri relativindependente),fiecareconinnd unsetdemetodepentruaccesareai prelucrarea datelor. - Moderne, tehnologii n plin dezvoltare; -largamplitudinedeposibilitide definire a structurii datelor; -potutilizaidefinimultetipuride obiecte; -nusuntlafeldeeficientecaBD relaionale pentru elaborarea de sinteze i rapoarte. Bazeleierarhice de date prezintinformaiile organizate rigid, pe anumite niveluri, fiecare articol fiind legat de un singur nivel superior, dar poate avea mai multe articole subordonate. Sunt comun folosite n bazele de date biosistematice, pentru ilustrarea relaiilor filogenetice. Bazele de date relaionale sunt printre cele mai utilizate n tiin, folosind totodat softuri populare. Ele permit specificarea I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)30 legturilor pe baza a nsi valorilor datelor. Aceasta permite o mare flexibilitate ngestiune,adugaredeinformaiinoi,relaiiiexploatridintrecelemai diverse, explicndu-se astfel popularitatea lor. Bazele de date orientate pe obiecte suntnplinemergen,elepermind,printrealtele,extindereaheterogenitii tipurilor de date custructuri complexe(de exempluintegrarea deimagini, hri etc.). Ele suntrealizate de obiceinlimbaje orientate pe obiecte, cum arfi C++ sauJAVA.IndiferentdetipulBDales,unmareavantajalultimiloranieste posibilitateadeinteraciunecureeauamondialdeinformaii(World Wide Websauwww).AceastapermiteconstruireadeBDinteractive,respectiv adunareainformaieiprintr-oreeadifuzdecontribuitori(cercettoridincele mai diverse locaii), i accesul mult mai rapid i simplu la informaii, respectiv la rapoartele generate automat prin programe de gestiune orientate pe obiecte.Unaltaspectestenecesitatearelaionriiresurselordeinformaie. MaximizareautilitiiBDreclammultmaimultdectsimplacrearedeBD individuale. Abordrileintegrativencercetaresolicitcombinareadatelordin cele mai diverse categorii i surse. Utilizatorii beneficiaz astfel de posibilitatea cutrii de informaii din BD multiple, pe baza unui singur raport. Dacalegemdreptcriteriudeclasificarenaturaconinutului, BDsepot mpri n profunde (adnci) i largi. Cele adnci sunt specializate pe o singur temsauctevacategoriidedateisecaracterizeazprinnsuiridecutare, interogare i analiz sofisticate. Aici putem include baze de date pentru un anumit grup sistematic (de exemplu un gen, o familie sau chiar o singurspecie), sau, de exemplu, GenBank, BD care conine arhiva proiectului genomului uman i multe altele etc. BD largi tind s conin toate informaiile legate de un anumit subiect, domeniu de cercetare sau cunoatere. Aici sunt incluse BD geofizice sau cele ale cosmosului (de exemplu cele gestionate de NASA). Diferenele dintre BD adnci, respectiv a celor largi, sunt redate sintetic n Tab. 4.2. Tab. 4. 2. Caracteristici comparative ntre bazele de date "adnci" i a celor "largi" BD ADNCIBD LARGI - specializate pe o singur sau cteva categorii de date; - conin multe categorii diferite de date; - numr foarte mare de informaii despre o categorie de date; - multe informaii diverse, dar relativ puine, raportate la o anumit categorie; - ofer unelte sofisticate pentru interogare i analiz; - multe unelte pentru localizarea datelor, dar n mod caracteristic nu posed proceduri pentru analiz; - uneltele de gestiune opereaz primar asupra coninutului datelor. - uneltele de gestiune opereaz primar asupra coninutului metadatelor. Alte exemple sunt bazele orientate pe anumite proiecte, cum ar fi cele ale cercetrilor petermenlung(un bun exemplu este chiar BD a LTER).nsfrit multe alte baze, cum ar fi cele ale cercettorilor individuali, nu pot fi ncadrate la nici una dintre categoriile antemenionate. Nivelul dezvoltrii acestora variaz n limite foarte largi, la fel i calitatea, respectiv cantitatea metadatelor asociate.I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)31 Nici o BD nu exist izolat de comunitatea utilizatorilor. Pentru a satisface exigenele acestora, anumite cerinetrebuierespectate pentru ca oricare colecie de informaii s ating scopul pentru care a fost realizat: 1.S conin date necesare sau solicitate de cel puin un grup de utilizatori; 2.Datelesfieactualizatepermanent,sfiect maicomplete,isexiste motivaii sau beneficii pentru cei care le produc; 3.Informailerezultate din gestiuneaacestoratrebuiesfieatractive pentru utilizatori; 4.Nivelul sofisticriitehnologice a sistemuluitrebuie sfie pe msura celui al utilizatorilor; 5.Sexiste mecanismeprincareBDsrspundcerinelorintrebrilor puse de utilizatori i s identifice cele pe care acetia nu i le pun.6.Pentru ca o BD s aib succes, toate aceste cerine trebuie satisfcute! 4.3. Metadate (dup W.K. Michener, 2000) Foartepuinedintredateledincaieteledeteren,laborator,foidelucru, tabele sau fiierele personale ale cercettorilor sunt autoexplicative. Cei mai muli ecologise bazeaz pensemnrii memorie pentrua-iamintisemnificaiilei condiiilencareacesteaaufostobinute,informaiicaresuntcomplet inaccesibilealtorspecialitisaupotenialibeneficiari.Dinacestemotiveeste imperativnecesarconstruirea metadatelor,adicinformaiileanexeiconexe datelor, carerelev semnificaia i valoarealor. Acesteainclud documentaia cu privire la coninutul seturilor de date, context, calitatea informaiilor, structura i accesibilitatea lor. Metadatelorliseacordoateniedincencemaisporitdinpartea comunitii tiinifice, a structurilor instituionale, politice, economice i sociale. Totmaimultserecunoatevaloareaarhivelordedate,calitativsuperioare, validate i securizate, pentru abordarea problemelor cu efecte pe scar larg i de factur complex, pentru monitoringul pe termenlung al proceselor ecologice i rezolvareacrizelordemediu.Metadateinteligibilereprezintcheiapentru descifrarea i utilizarea coleciilor de BD, aresurselorinformaionale, susinnd utilizarea i interpetarea ampl i pe termen lung a datelor ecologice.Dateleecologiceprimaresaubrutesuntaproapentotdeaunasintetizate prinprelucrare,ecologulpublicnd,raportndsaunscriindntr-obazdedate valori sintetice, de obicei statistice. Acestea sunt mai departe prelucrate, analizate iinterpretate, astfel nct produsul final al demersului tiinific este de obicei o sintez,carenurelevnicicantitativinicicalitativtoatsemnificaiadatelor primare. Prin urmare mult informaie, nerelevant poate pentru un cercettor sau o echip, la un moment dat, se pierde iremediabil n timp, mpreun cu contextul isemnificaiileparticularealedatelororiginale.Generalizndacestfenomen, putem recunoate c orice informaie se degradeaz i la un moment dat tinde s I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)32 sepiardndecursultimpului,procescarepoartdenumireadeentropiea informaiei(Michener,2000). Acestfaptse datoreaz multorprocesecontinue (cum ar fi degradarea gradual a oricrui suport informativ, inclusiv a memoriei personale)saudiscrete(schimbridecarier,ncheierisauabandonriale proiectelor,pensionri,decesenechip,accidenteetc).Celemaimulte informaii conexe dispar imediat dup predarea raportului, publicarea lucrrii sau terminareafinanriiproiectului,saupotfidatoratepierderiinotielordeteren (respectivabandonareaintenionataacestora),adeteriorriimemoriei calculatoarelor etc. Un exemplu de variaie a entropiei informaionale n timp este redat schematic n Fig. 4.3 (dup Michener, 2000). ConinutinformaionalTimpMomentul publicriiDetalii specificeDetalii generaleAccidentePensionare sauschimbarea cariereiDeces Fig.4.3.Exempludeentropieinformaionalntimp(degradareanormalaconinutului informaional asociat cu date i metadate). Accidente sau schimbrin tehnologiainformaiei (linientrerupt)poteliminaaccesulladateleprimarenoricemoment(dupMichener, 2000). Prinurmare,existcelpuintreibeneficiidepeurmametadatelor.n primulrndentropiainformaieiestemultntrziat,caurmarecrescnd longevitateainformaieioriginare.Chiardacdateleprimaresuntpstrate corespunztor,dindiverse motivesemnificaia,condiiiledecolectareitoate celelalteinformaiicontextualesepierdiremediabilnabsena metadatelor. Al doilea motiv este legat de posibilitatea de reutilizare a informaiei, n alte scopuri, de ctre proprietarul datelor, la lung vreme dup obinerea acestora, sau de ctre alicercettori,facilitndcomunicarea,documentareaicomparareadiferitelor I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)33 rezultate i proiecte. n sfrit date bine documentate permit expansiunea scrii i a complexitii de abordare a problemelor ecologice, susinnd studii comparative ample,ntimpispaiu. Astfel, metadatelepermitseturilordedateconcepute pentru un singur scop, sfie utilizaten scopuri i proiecte diferite, multiple,n mod repetat, o lung perioad de timp. n acest fel, o mare parte din semnificaia ascunsa datelor,imposibildeneles dectreautorullor,poatefirelevatde altcineva,altcndvaintr-unaltcontext,saula multvremedelapublicarea original. Nunultiminstan,relevareaidiseminareadocumentriidatelor prininternet poate servi la cunoaterea specialitilor,la constituirea de echipe i studiinoi,poateconduceinclusivlabeneficiieconomice(princontactareade ctreviitorulbeneficiaraautoruluicaredeinedatele,darle-afcutcunoscute numai prin intermediul metadatelor). n linii mari se poate afirma c longevitatea datelorecologiceestedirectproporionalcudisponibilitatea,claritateai exhaustivitatea metadatelor asociate. Atributeledescriptivealemetadatelorpotfidintrecelemaivariate,un posibil set fiind propus n tiin de Michener i col. (1997, ap. Michener, 2000). Acestsistemcuprindeunsetde5clasededescriptori,fiecarecumaimuli indicatori. Categorii i subcategorii de parametri descriptori ai metadatelor: 1.Descriptoriaiseturilordedate-atributefundamentalealesetului, cum ar fi titlul, numele autorilor, rezumat, cuvinte-cheie etc.2.Descriptori ai nceputurilor cercetrii orice informaie care explic genezaunuisetparticulardedate(ipoteze,caracterizareafizico-geograficaarieiinvestigate, poziiastaiilorde prelevarea probelor, designexperimental,metodedecercetareutilizate,perioadadetimp alocat studiului, programul de colectare a probelor, aspectelegate de sistematic etc.). 3.Descriptori ai strii setului de date i ai accesibilitii acestora n cestareseaflinformaiileicaresuntcondiiiledeaccesareale acestora, strategia i perioadele de actualizare ale bazei, modalitile de verificare,locaiai mediuldestocare,persoanedecontact,restricii etc., dar nu n ultim instan condiii de citare sau chiar costuri impuse de autori. 4.Descriptoriaistructuriidatelor-toateatributelerelaionatede structurafizic afiierelor de date, cum arfi:identitateafiierelor sau codurile,dimensiunealor(nr.dearticole,dimensiuneamemoriei ocupateetc.),formati moddestocare,informaiidesprevariabilele utilizate(identitate,definiii,unitide msur),preciziadeestimare, erori posibile etc. 5.Descriptorisuplimentari adreseicontactealternative, procedurile deasigurareimeninereacalitiidatelor,softuriialgoritmide procesareiarhivare,publicarearezultatelor,istoriautilizriidatelor etc.I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)34 Necesitateadezvoltriiacestordescriptori,cadealtfelaansamblului conceptuallegat de metadate, deriv din necesitatea de gsire arspunsurilorla urmtoarele ntrebri, ridicate n procesul de documentare sau identificare a unui set specific de date, i anume: 1. Ce date relevante exist cu privire la un anumit subiect? 2. De ce au fost acele informaii obinute i sunt potrivite pentru o anumit utilizare? 3. Cum se pot obine acele date? 4. Cum sunt organizate i structurate datele? 5.Ceinformaiiadiionalesuntdisponibile,carearfacilitautilizareai interpretarea lor? Evident nu exist unrspuns model pentrufiecare dintre acestentrebri, dupcum nuexist metadate universale;amenunat doar un ghid posibil,care acoper o serie de categoriiinformaionale de specialitate, caretrebuie adaptate nfunciedeseturilereale. Cutoateacesteaesterecomandatssedezvolten viitorstandardepentrumetadate,carearfacilitamuncadedocumentarei cercetarea,maialesncazulrealizriicataloagelorsaupentrudescoperirea resurselorinformaionaleelectronice.n modcorespunztorsunttot mai multe iniiative pe plan mondial, de dezvoltare a unor softuri i aplicaii standardizate, caressuportestocareaicutareametadatelorprindiverselemotoare disponibile prininternet. Oricum, serecomand ca datele i metadatele sfien cea mai mare msurindependente de software i hardware pentru a puteaface falaschimbrileinevitabiledintehnologiainformaiei.Estedepreferatca metadateledisponibileprininternetsfielarndullornscrisesubformaunei baze de date ntr-un soft larg folosit, cu implementarea opiunii de expunere a lor ntr-o gam oarecare de alte sistemeinformatice(de exemplula simpla alegere, acestea s poat fi redate sub forma unui document, ca tabel, sau ntr-unul dintre programele larg rspndite de gestiune a datelor).Repet i subliniez c o cerin fundamental a metadatelor este s faciliteze nu numai accesul i nelegerea datelor la care se refer, ci s permit integrarea, modelarea,relevareadenoisemnificaiiisintezaacestorancadrulaltor proiecte. Oaltlaturesenial pentrurealizareatuturoracestor deziderateeste arhivarea datelor i a metadatelor. 4.4. Arhive de date ecologice (adaptat dup Olson i McCord, 2000) Oarhiv de date este ocolecieelectronic deseturi de datei metadate asociate,stocateastfelnctspermitlocalizarea,obinerea,nelegereai utilizarea informaiilor. n plus datele din arhiv sunt securizate mpotriva erorilor umane i a dezastrelor naturale, fiind pstrate astfel nct s fac fa la continua dezvoltare tehnologic. Prin urmare, o arhivtrebuie s corespund necesitilor de meninereinelegere a datelor. Planificarea uneiarhiveesteexecutatsub imperativul a trei criterii: I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)35 1. scopul datelor stocate; 2. capacitile de cutare i acces; 3. resursele pentru operare i meninere. Arhivelenusuntnitesimplecoleciidedateinuaurolulexclusivde depozitare a informaiei, ci asigur perpetuarea acesteia, pstrarea pe termen lung asemnificaiilordatelornscrise,servindcabazpentrunoicercetriisurs pentru alte abordri. Arhivele sunt un motor al cercetrii viitoare, sunt funcionale i eseniale pentru dezvoltarea continu a tiinei. Funciile i componentele unei bune arhive de date sunt redate n Tab. 4.3. Tab. 4.3. Funciile i componentele unei arhive de date FunciiComponente Adugare de date- Definirea unui cadru - ghid; - Verificare i confirmare calitatea datelor, transferul i formatul acestora; - Revizie date/metadate; - Organizarea datelor pentru arhivare; Pstrarea (meninerea) datelor - Copiere i securizare; - Sisteme de stocare; - Migrare spre noi medii de stocare i noi tehnologii; Localizarea datelor - Sistem de indexare (standarde pentru cuvinte cheie); - Interfee pentru utilizatori; - Extragerea seturilor de interes; Oferta de date- Alegerea cilor (media): via www, CD - DVD, tiprite etc. Dezvoltarea sistemului Hardware, software, mediul de stocare i legturile prin reele. Asistena utilizatorilor - Asisten i statistic asupra utilizatorilor; - Corectri i actualizri; - Reclame i promovare; - Finanare pe termen lung. Fluxul i rolul informaiei din perspectiv tiinific urmeaz dou ci: cea acercetrilorprimare,cares-adezvoltatnsutedeanidepractic,iceaa cercetrilorsecundare(ulterioarecercetrii primare,realizate dealii, pe baza informaiilorprodusedecercettoriioriginari)caresebazeazperefolosirea datelor preexistente, o cale cu vrst de abia 20-30 de ani de experieni care necesit o continu dezvoltare. Un bun exemplu l constituie Centrul Naional de Date Climatice (NCDC) din Administraia Naional Oceanografic i Atmosferic a SUA (NOAA), care arecel maivechicentrudedateoperaional(din1951),cel mailungtimpde achiziie a informaiilor (din sec. XIX), cel mai mare volum de date arhivate (se adaug 55 GBnfiecare zi)i cel mai mare numr de utilizatori(cca. 170 000 cereri anuale), asigurnd astfel o perspectiv istoric de calitate asupra climatului, fiindocomponentesenialpentrudocumentareastudiilorreferitoarela nclzirea global. Acest centrutrimite periodicrapoarte i seturi de datela alte I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)36 instituii,pentrudiferiteproiecte,daripentrustocarea,respectivdistribuirea internaional a informaiei.Ovariantestestocareaunorcataloagecareconinadreseilinkurispre bnci de date i arhive de metadate, fr a conine date propriu-zise. De exemplu Agenia European de Mediu posed Catalogul Surselor de Date (CDS), care este unsistemcepermitelocalizareainformaiilorlegatedemediuicalitatea acestuia. n acesta se prezint sursele i tipurile de date din Europa, n ce format suntdisponibile,undesegsescicumsepotaccesa,oferindastfelmeta-informaii pentru utilizatori.n modsimilarfuncioneaziIndexul Naionalal Datelor de Mediu din SUA (NEDI).Din pcate procesul de arhivare este la fel de laborios ca i cel de publicare arezultatelor unuistudiu. Arhivarea estelarg neglijat, cele mai multe proiecte evitndacestproces,dindiversecauze.Amintimdintreacestealipsaunei legislaii de profil sau a unui sistem derecunoatere oficial.nc este o munc cu puine beneficii sau stimuli pentru cercettori, dei se lucreaz n ultima vreme laolistdepropuneriiostrategiepentruncurajareaconsiderriiarhivrii datelorcaparteimplicitaoricruiproiectsauprogramdecercetare.Unele societi de ecologie dinlumenceps acorde un cadruformalisncurajeze realizarea acestui deziderat. Un pasnainte este obligativitateaimpus de multe proiecte i finanatori, de realizare a unui site web pentru orice cercetare major, caresprezinte-celpuin-obiectiveleimetadateleasociaterezultatelor studiului.Fluxulinformaionaltrece prin diversestadii:ncepecucercettorulcare colecteaz, proceseaz, analizeazi public datele,trecentimpspre alii care disemineaz, verific, integreaz, realiznd alte analize i servind ca parte din alte publicaii. n decursul acestui proces temporal, semnificaia distal, importana i interesul n informaii se poate schimba radical. Astfel vorbim de o maturizare a datelor asociate cu marile proiecte complexe,interdisciplinare, asemntoare cu etapele ontogenetice ale oricrei fiine: cea juvenil, adolescent i de maturitate. Dup Strebelicol.(1994,ap. Olsoni McCord, 2000)fazajuvenila datelor impliccolectareaiprocesareaacestora.nfazadeadolescendatelesunt revizuite de alii, fac obiectul unor analize critice i reinterpretri, iar faza adult este una de sine stttoare, independent, n care datele sunt folosite mpreun cu multe altele pentru cele mai diversefolosine i obiective, cum arfin cercetri petermenlung, studii comparativela scarlarg, substituii spaiu-timp, sinteze etc. Factorul cheie al acestui proces, motorul i principalul motiv, este evitarea pe ct posibil a entropiei informaiei.Utilizareadatelorecologicesevaextindeprinsintezeviitoareistudiide evaluare, care vor trata probleme pe scri largi temporale i spaiale. Multe dintre descoperirile viitorului vor depinde de agregate ale unor volume mari de date. n paralelvomasistaladezvoltareaicretereacontinuaimportaneiarhivelor, inverscorelatcuscdereacosturilortehnologiilordecalcul. Pentruancuraja atingerea acestor deziderate sunt sugerate urmtoarele aciuni:- asigurarea motivaiilor pentru facilitarea accesului la datei arhive; I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)37 - recunoaterea arhivelor ca produse valoroase ale proiectelor de cercetare; -stabilireauneipoliticiuniversalepentrucitareadatelorirecunoaterea meritelor; - stabilirea de standarde i ghiduri pentru elaborarea metadatelor; - dezvoltarea centrelor de distribuie i arhivare a datelor; - asigurarea de asisten instituional i finanare pe termen lung pentru arhive; 4.5. Transformarea datelor n informaii i cunoatere (adaptat dup Michener, 2000) Categorii de analize a datelor ecologice Proiectareaexperimentelor pe bazastrategiei programului de eantionare, nscopultestriiipotezelordelucruiinterpretarearezultatelor,poatefiun algoritm liniar cu succes garantat n multe discipline empirice, dar nu neaprat n ecologie.Motivelesuntlegatedecomplexitateasistemeloriaproceselor ecologice,deinterferenamultorfactori,nmodspecialacelorcuaciune indirectsauintermediat,acomportamentuluistochasticacelormaimulte componenteetc.Deaceeamanagementuliprocesareadatelornecologiese execut printr-un ansamblu detehnici alternative, adesea complementare, pentru a verificaipotezele multiple delucru, a evalua calitatea datelori arezultatelor obinute. Dintrecele maiimportanteprelucrriianalize,pecareleexecuto echip de specialiti, amintesc aici pe cele mai importante. A. Reducerea datelor Este o activitate larg rspndit, mai ales n cazul proceselor cu desfurare saucu monitorizare continu,care necesitagregarea datelorsau descrierealor prinparametrisinteticiaidinamiciiproceselorparticulare.Amintimaici parametriicantitativiaiseriilordetimp. Deexempluvomcalculatemperaturi mediizilnice,lunaresauanuale,respectivvomraportaunfenomenlasuma precipitaiilor/mm(saul/m2)pentruadefinivariabileindependente,cumarfi ntr-o analiz de regresie. B. Transformarea datelor Serealizeazcel maifrecventpentruacretesemnificaiaacestora.Nu vomraportadensitateauneipopulaiiladimensiuneaaparatuluidecolectarea probelor,ci,printransformarecureguladetreisimpl,vomredanumrulde indivizisaubiomasaacestoraraportat-deexemplu-launlitrusaula metru ptrat(decioexpresiestandardsaucusemnificaiemaigeneral).Multe conversii sunt necesare pentru a standardiza scrile dereprezentare ale valorilor variabilelor ecologice i ale mediului, pentru a crete semnificaia lor i a permite comparaii cu alte studii. O serie de alte transformri se realizeaz pentru a aplica unele teste sau prelucrri statistice, pentru a reprezenta grafic valori care variaz pe scri de magnitudine diferit, sau pentru standardizarea domeniului de variaie I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)38 (de exemplu prinlogaritmare, extragerearadicalului, sauformule mai complexe de standardizare). Unele transformri sunt complicate, realizndu-se n mai muli pai, fapt care necesit meninerea unor bune metadate i legende asupra acestora, astfel nct s poat fi reconstituite datele primare pentru analize viitoare. C. Analiza grafic Un desen spune mai mult dect o mie de cuvinte este o expresie perfect valabil i n ecologie. Mulimea i heterogenitatea datelor nu au nici o relevan dac nu sunt, sau nu pot fi, reprezentate grafic i interpretate (inclusiv) pe aceast cale.Elefaciliteaznelegerearezultatelor,permitsesizareasemnificaiei fenomenelor,indic modelenstructurai valorile datelor, permitla un anumit nivelidentificarea valorilor aberantei a erorilor etc. Cele mai multelucrri de ecologie, chiar in prezent, serealizeazn primulrnd pe seamareprezentrii grafice a datelor, sau mai degrab a parametrilor statistici ai irurilor de date, i a interpretriimodelelorastfelevideniate.Identificareamodeleloria semnificaiei datelor, pe seama interpretrii reprezentrii grafice a lor, se numete analiz exploratorie a datelor i este una dintretehnicile de baz ale cercetrii ecologice,inclusivalemodelrii.Existomarevarietatedeclasedegrafice, fiecareadresndu-seunuianumittipdeseturidedate.Modulncarese construiescgraficelesebazeaz peregulistricte(asevedea Srbui Benedek, 2004, pp. 73 - 79) D. Analiza statistic a datelor Deoarececelemaimultestudiideecologiesebazeazpeeantioane, respectiv pe un program de colectare i analiz a probelor, statistica este aproape omniprezenti obligatorien aceast disciplin. Ea esteimplicatn analizai descriereaseturilordedate(statisticadescriptiv),respectivnsesizareade modele,analogii,comparaii,testeetc.,toateacesteadefinindstatistica inferenial. Dintre cel mai des ntlnite i folosite tehnici statistice, amintim: -statisticadescriptiv;calcululireprezentareaunorparametricamedia (aritmetic,geometric,armonic),variana,abatereastandard,eroareade estimare,amplitudinea,suma,coeficientuldevariaie,deasimetrieide aplatizare-boltire etc.-comparareaseturilordedateprinintermediulparametrilorstatisticii populaionali, utiliznd teste statistice; - analize de regresie i corelaie pentru verificarea relaiilor dintre variabile; -evaluareairaportareaerorilorde msuraunorparametriialimitelorde confiden; - analiza de asociere aplicat n ecologia comunitilor; -descriereacomunitilorprinintermediulparametrilorstructurali,compararea lorprinindicidesimilitudine,limeaisuprapunereanielorecologice, ordonarea i clasificarea prin tehnici de ierarhie matematic etc. - teste statistice parametrice i neparametrice pentru verificarea celor mai diverse ipoteze de lucru, singulare sau multiple; I. Srbu- Modelarea proceselor ecologice (2011)39 -reducereavariabilelorprinanalizacomponentelorprincipaleianaliz factorial; - clasificarea datelor prin analiza funciei discriminante; -descrierea,identificareatendineloriaperiodicitiifenomenelorcu desfuraretemporal,respectivanalizaseriilordetimp,etc.(exist multealte domenii aplicate ale statisticii n ecologie); E. Modelarea ecologic Modelulesteoreprezentareauneientitireale,aunuilucru,ideisau condiii. Procesul de modelare este un ir de etape, care trebuie parcurse, pentru a converti oidee, maintintr-un model conceptuali apointr-oreprezentare cantitativ. Modelareanecologiepermitedescrierea,sinteza,caracterizareai experimentareanspaiuvirtual,aproceselorisistemelorecologice.Ea faciliteaz explicarea cauzalitii fenomenelor, permite alegerea i implementarea msurilor de management i asist luarea deciziilor de mediu.Toiecologiipracticieniimajoritateateoreticienilor,celpuinlaun anumit moment, pe parcursul unui studiu, trebuie s reprezinte imaginativ ideile, elementeleobservate,dateleinvestigaiei,relaiiledintreacestea,sreprezinte graficstructurasaudinamicaunuisistemetc.ntoateacesteactiviti, reprezentrile, conceptualizrile, adesea formule i ecuaii sunt implicate n mod necesar.Modelelepotfidefinitenmodgrafic,informal(frecuaii:de exemplu un mod alternativ, preliminar, este definirea verbal a modelului urmat dereprezentareasagraficsauschematic)sauformal,prinexpresiile matematice corespunztoare i programe de calculator. Aspecte practice ale tranziiei de la date la cunoatere Valoarea intrinsec a datelor ecologice este direct relaionat de capacitatea noastr de a accedela un nou nivel, mai elevat, alnelegeriiinformaiilor i al cunoaterii. Baza de cunoatere sporete prin cutarea i identificarea de modele ilegiti generalealeecologiei,precumi prinexplicareaacestora. Acestfapt solicit integrarea i sinteza a numeroase studii i a unor volume imense de date, faptcarereprezint provocri pentru viitorulacestui domeniu. Pe de o partese impune trecerea la un nou nivel de management i sintez a datelor, pe de alta se reclam generarea unor noi unelte de analiz i nelegere a acestor informaii. Un pasafostrealizatprinnfiinarea Centrului Naionalal SUApentru Analizi Sintez Ecologic (www.nceas.ucsb.edu), dar drumul este nc lung pentru restul rilor.Transformarea datelor n cunoatere nu este un proces simplu, i nici unul caresegenereazautomat. Datenseamncaractereinumere,carenuposed semnificaieintrinsec,dectpentruceicareleobin.Informaiaesteunnivel superior, prin care datele primesc atribute care le explic i le confer neles. n sfrit cunoatereasemnificnelegerea obinut prin descoperirea, percepiai I.