La Geografía y la Ecología, como muchos otros ámbitos de la Ciencia, se ha visto inundada por una enorme cantidad y diversidad de datos, lo que se conoce como Big Data. Cada vez disponemos de forma más accesible y asequible de bases de datos, a menudo georreferenciadas, más voluminosas tanto por el número de muestras (registros) como por el número de atributos y variables asociadas (campos). Estos datos corresponden a zonas cada vez más extensas y al mismo tiempo con un mayor detalle espacial, temporal y temático. Esta avalancha de datos genera grandes oportunidades para la investigación. Pero también crea la necesidad de nuevas aproximaciones que permitan gestionarlas de forma eficiente, rigurosa y precisa, basándonos en las especificidades de la información temática que llevan asociada.

El Big Data, entendido de forma clásica, se caracteriza por el volumen y la variedad de datos y la velocidad a la que se gestionan; y en nuestra concepción añadiremos una propiedad adicional: la calidad. Hay que analizar la calidad de la información alfanumérica y espacial de los datos disponibles. Del mismo modo hay que ver si el acceso, el mantenimiento y la propagación de los metadatos son adecuados y coherentes con los procesos de generación, edición y transformación de las bases de datos de las que provienen. Sólo si tenemos en cuenta la calidad de los datos que utilizamos podremos confiar en que los modelos en los que participamos son exactos y precisos.

  • Bases de datos geoespaciales: Creamos diseños y formatos óptimos para datos y metadatos de información geoespacial, incluyendo largas series temporales de imágenes de Teledetección. Algunos ejemplos son: optimizaciones computacionales, estudios de los efectos de la compresión con pérdida, estudios para la preservación de datos, etc.
  • Open Data: Incorporamos y favorecemos iniciativas de ciencia abierta y participativa, de forma especial en el acceso libre a los datos y metadatos.
  • Estandarización de la calidad de la información geoespacial: Implementamos herramientas innovadoras de visualización y capacidad de búsqueda de información de la Tierra y aplicamos como criterio principal su calidad y la generación de los estándares adecuados.
  • Genómica: Utilizamos el big data para la caracterización genómica de caracteres funcionales.
  • Inventarios forestales: Obtenemos información y desarrollamos herramientas de consulta de más de 90.000 parcelas de seguimiento georeferenciadas en zonas arboladas con información cada 10-15 años de los cambios en la estructura y composición de la vegetación.
  • Big data para la ecología estequiométrica, la ecometabolòmica y la ecología funcional: Obtenemos modelos matemáticos que relacionan las concentraciones, contenidos y sus relaciones estequiométricas con el funcionamiento de los ecosistemas y su estructura y, en concreto, con los flujos de carbono, los cambios de especies y de diversidad, y su relación con los principales factores del cambio global.
  • Sistemas integrados y escalables de vigilancia y control: Desarrollamos sistemas para la gestión, la vigilancia, el control y la búsqueda de mosquitos portadores de enfermedades como el Dengue, el Chikungunya y el Zika todo el mundo.

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