An Informatics Approach for Smart Evaluation of Water Quality Related Ecosystem Services
An Informatics Approach for Smart Evaluation of Water Quality Related Ecosystem Services
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水质相关生态系统服务智能评估的信息学方法
DOI：
10.1007/s40745-015-0067-3
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发表时间：
2016
影响因子：
--
通讯作者：
Yan W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yan W
了解水质与生态系统服务评估之间的关系需要环境科学、生态学、物理和数学领域的广泛方法和方法。根本挑战是解码“生态系统服务地理”与水质在时间和空间上的分布之间的关联。这需要采集和集成来自不同领域、多种格式和类型的大量数据。在这里，我们提出我们的系统开发概念来支持该领域的研究。我们概述了一种技术方法，通过数据生态系统演变中的科学分析和技术进步来利用数据的力量来评估水质。该框架将移动应用程序和网络技术集成到公民科学、环境模拟和可视化中。我们描述了一种示意图，通过公民科学家和专业人员收集数据将水质监测和技术进步联系起来，以支持生态系统服务评估。这些数据通过贝叶斯信念网络合成大数据分析，以评估与水质相关的生态系统服务。最后，本文确定了大数据生态系统在生态系统服务评估中评估水质的技术障碍和机遇。
Understanding the relationship between water quality and ecosystem services valuation requires a broad range of approaches and methods from the domains of environmental science, ecology, physics and mathematics. The fundamental challenge is to decode the association between ‘ecosystem services geography’ with water quality distribution in time and in space. This demands the acquisition and integration of vast amounts of data from various domains in many formats and types. Here we present our system development concept to support the research in this field. We outline a technological approach that harnesses the power of data with scientific analytics and technology advancement in the evolution of a data ecosystem to evaluate water quality. The framework integrates the mobile applications and web technology into citizen science, environmental simulation and visualization. We describe a schematic design that links water quality monitoring and technical advances via data collection by citizen scientists and professionals to support ecosystem services evaluation. These data were synthesized into big data analytics through a Bayesian belief network to assess ecosystem services related to water quality. Finally, the paper identifies technical barriers and opportunities, in respect of big data ecosystem, for valuating water quality in ecosystem services assessment.
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