Innerhalb „Pale Blue Dot: Visualisierungsherausforderung“eine NASA-Initiative, bei der es sich um einen Datenvisualisierungswettbewerb handelt, der öffentliche Erdbeobachtungsdaten nutzt, um Visualisierungen zu erstellen, die die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) fördern, National Scientific and Technical Research Council Fellow (CONICET) und Mitglied der Environmental Studies Group Institute of Applied Mathematics San Luis (IMASL, CONICET-Universidad Nacional de San Luis) erhielt Iván Barbero eine lobende Erwähnung unter mehr als 1.500 weltweit präsentierten Werken.
Barbero ist Geologe, spezialisiert auf Ökohydrologie und Beckenstudien und arbeitet mit einem interdisziplinären Team bestehend aus María Azul Schvartzman und Alfonso Aguiler zusammen, mit denen er zusammengearbeitet und die Krise des Zugangs zu Trinkwasser in der Welt erforscht hat. „Der Wettbewerb bestand darin, mit NASA-Satellitenbildern eine visuelle Darstellung eines Wasserproblems zu erstellen. Und in unserem Fall haben wir uns entschieden, an einem Wasserbecken, das die Stadt Montevideo mit Wasser versorgt, zu zeigen, wie sich Änderungen in der Landnutzung auf die Wasserversorgung auswirken könnten“, sagt der Forscher.
Der Absolvent der Geologie und Doktorand der Biologie, Iván Barbero, hat als wissenschaftliche Disziplin die Wissenschaften von Erde, Wasser und Atmosphäre, Umwelt, Naturschutz und Nachhaltigkeit. Sein Anwendungsgebiet sind die Wasserressourcen oberflächlicher Becken mit Spezialisierung auf Ökohydrologie. Die Themen, an denen er arbeitet, sind „Biophysikalische Kontrollen der Wasserleistung in semiariden Bergbecken in Zentralargentinien“.
Was ist „Pale Blue Dot: Visualisierungsherausforderung“?
Dabei handelt es sich um eine Herausforderung zur Datenvisualisierung, bei der öffentliche Erdbeobachtungsdaten genutzt werden, um Visualisierungen zu erstellen, die die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) wie Null Hunger, sauberes Wasser und sanitäre Einrichtungen oder Klimaschutz fördern. Die Herausforderung steht Teilnehmern aller Erfahrungsstufen offen und ist eine Möglichkeit, datenwissenschaftliche Fähigkeiten zu entwickeln und zu lernen, Open-Science-Praktiken zu befolgen. Die Gewinner werden auf der DrivenData-Website anerkannt und zitiert. (Brunnen: DrivenData / Landsat Science / Search Labs).
