Kako lahko podatkovna znanost pomaga ekologiji – primer navigacije ptic selivk, Dr Urška Demšar
Datum objave:
Migracije živali so koordinirani sezonski premiki, ko individualni osebki v iskanju boljših življenjskih razmer prepotujejo dolge, včasih medcelinske razdalje. Najbolj znani migranti so ptice selivke: približno 20 % vseh ptičjih vrst se letno seli kot odziv na vremenske razmere in letni čas. Na severni polobli te selitve potekajo v smeri sever–jug, pri čemer ptice zimo preživijo na jugu, poleti pa gnezdijo na visokih severnih zemljepisnih širinah.
Migracijske poti so lahko dolge tudi čez nekaj tisoč kilometrov, in kljub desetletjem opazovanja ptic selivk in v zadnjih 20 letih tudi sledenja z GPS napravami, ekologi še vedno ne vedo točno, kako ptice navigirajo na teh dolgih poletih, da najdejo pravo pot. Ena od možnosti je, da zaznajo vrednosti zemeljskega magnetnega polja in uporabljajo te vrednosti za navigacijo. V predstavitvi je dr Urška Demšar predstavila, kako lahko geomagnetno navigacijo ptic selivk raziskujemo s pomočjo satelitskih podatkov o zemeljskem magnetnem polju in metod za analizo gibanja.
Dr Urška Demšar je izredna profesorica (senior lecturer) iz geoinformatike in vodja inštituta za prostorsko podatkovno znanost (spatial data science) Bell-Edwards Geographic Data Institute (BEGIN) na Univerzi v St Andrewsu na Škotskem. Po študiju matematike na Univerzi v Ljubljani je doktorirala iz geoinformatike na Kraljevem inštitutu za tehnologijo (Kungliga Tekniska Högskolan) v Stockholmu na Švedskem. Kot postdoktorska raziskovalka je delovala na Univerzu v Maynoothu na Irskem, od leta 2012 pa dela na Fakulteti za geografijo in trajnostni razvoj na Univerzi v St Andrewsu, kjer od 2018 vodi BEGIN. Dr Demšar razvija nove analitične metode za prostorsko-časovne podatke in se ukvarja predvsem z metodami za analizo podatkov o gibanju, na primer trajektorij, pridobljenjih z GPS sledenjem. Pri tem sodeluje z raziskovalci iz drugih področij, ki preučujejo gibanje, na primer s strokovnjaki za urbano mobilnost in z ekologi, ki raziskujejo gibanje živali. Njena vizija je pokazati, da so najnovejše metode podatkovne znanosti, vključno s strojnim učenjem, sposobne najti rešitve najtežjih problemov v gibalni ekologiji, kot je na primer študij selitvene navigacije.
