מדריך לחקר נתוני iNaturalist עם תלמידים

צילום תמונת הנושא: Merlin Yosef (iNaturalist)

הקדמה

הפעילות המוצעת מיועדת לתלמידי חטיבת ביניים ותיכון ויכולה להציע אפשרויות לעבודת חקר אישית או קבוצתית. היא עשויה להתאים במסגרת למידה על נושאי סביבה כמו מגוון ביולוגי ומערכות אקולוגיות בתחומי הוראה מגוונים (מדעים, ביולוגיה, מדעי הסביבה, של”ח, גיאוגרפיה ועוד). 

חקר נתונים ממאגרי מידע מקצועיים, כמו אלה שנאספו ב-iNaturalist, מעניק לתלמידים הזדמנות ללמוד, לנתח ולהבין תהליכים אקולוגיים, מגמות ותפוצת מינים בקנה מידה רחב, תוך שימוש בנתונים איכותיים, מגוונים ועדכניים. עבודה עם מאגרי מידע מאפשרת לתלמידים להיחשף לשיטות מחקר מדעיות אמיתיות, לנתח דפוסים מרחביים (כגון מיפוי ערכיות אקולוגית, צפיפות תצפיות, השוואה בין אתרים), ולהשתמש בכלים מתקדמים של עיבוד נתונים, סטטיסטיקה והצגת מידע. יתרה מכך, מאגרי מידע מספקים מסד נתונים רחב, אמין ובלתי תלוי במגבלות זמן, עונה או משאבים, ומאפשרים חקירה של שאלות מחקר שאינן תמיד נגישות בעבודת שדה קצרה או נקודתית.

בנוסף, שילוב בין חקר נתונים ממאגרי מידע לבין איסוף נתונים עצמאי בשדה מפתח אצל התלמידים מיומנויות של חשיבה ביקורתית, הצלבת מקורות, זיהוי מגבלות ויתרונות של כל שיטה, והבנה עמוקה יותר של תהליך המחקר המדעי. עבודה עם מאגרי מידע מחזקת את תחושת הרלוונטיות של הלמידה, ומאפשרת לתלמידים להיות שותפים אמיתיים בתהליך קבלת החלטות סביבתיות, תוך פיתוח מיומנויות טכנולוגיות, ניתוחיות וחברתיות – כלים חיוניים לאזרחי המחר.

ישנן מספר דרכים להשתמש בנתוני iNaturalist בכיתה, באמצעות חקר הנתונים שבמאגר ואף ניתן ורצוי להסתייע בהשלמת נתונים בתצפיות בשטח או בנתונים ממאגרי מידע נוספים. יש לכך ערך רב בהבנת המגוון הביולוגי המקומי, הלאומי והעולמי, הבנת תופעות מעניינות וסוגיות נבחרות. אולם, חשוב להבין שיש לחקר נתונים כזה גם מגבלות לא מעטות הנובעות מהטיות של הנתונים, ועל המורים והתלמידים להיות מודעים למגבלות הללו ולהתייחס אליהן בעת הסקת המסקנות והצגת תוצאות החקר. הכרת ההטיות האלה לא מבטלת את החקר – היא מחזקת אותו! אפשר ואף רצוי להכניס שיח על מגבלות ודיוק כחלק מהלמידה.

הטיות אפשריות בניתוח נתוני iNaturalist

הטיה אפשרית	הסבר	איך להתמודד / לתקן
📍 הטיה מרחבית	אין מאמץ דיגום אחיד – רוב התצפיות מתבצעות באזורים נגישים: פארקים, שבילים, אזורים עירוניים.	למפות צפיפות תצפיות ולנטרל אזורים עם עודף/חוסר ייצוג; לבצע דגימה יזומה באזורים פחות מדווחים.
🕒 הטיה בזמן	אין מאמץ דיגום אחיד – רוב התצפיות נעשות בשעות היום, בעונות נוחות, בסופי שבוע.	לקחת בחשבון את זמן התצפית בניתוח; להשוות בין שנים/עונות באותה תקופה; לעודד תיעוד בעונות/שעות מגוונות.
🌼 הטיה של מינים בולטים	מינים צבעוניים, גדולים או מוכרים מדווחים יותר ממינים קטנים או נסתרים.	להשוות בין מינים בעלי מאפיינים דומים; לשלב שיטות ניטור נוספות למינים “נסתרים”; להתמקד ברמות סיווג גבוהות (למשל כלל העופות ולא מין ספציפי).
🧑 הטיה של תצפיתנים	תצפיות תלויות בידע, עניין ויכולת המשתמש לצלם ולדווח תצפית.	לבדוק תצפיות לפי רמת משתמש/זיהוי; להשתמש רק בתצפיות “מאומתות”; להצליב עם מקורות אחרים.
📱 הטיה טכנולוגית	תצפיות תלויות בגישה לטכנולוגיה (סמארטפון, חיבור אינטרנט) – למשל בחברה החרדית.	לעודד תצפיות בקבוצות מאורגנות, במיוחד באוכלוסיות פחות מיוצגות; לשלב נתונים ממקורות נוספים.
🐦 הטיה של כפל תצפיות	אותו מין מדווח שוב ושוב באותו מקום, או על ידי כמה אנשים.	להשתמש בניתוח לפי “מופע אחד ליום/מיקום”; לבדוק כפילויות לפי תאריך, מיקום ומין.
🌍 הטיה גיאוגרפית / חברתית	אזורים פריפריאליים או אוכלוסיות מסוימות מדווחות פחות.	למפות ייצוג חברתי/אזורי; לעודד פרויקטים יזומים בקהילות ובאזורים מוחלשים או מרוחקים.

בחירת שאלות חקר מתאימות

בראשית החקר על בסיס נתוני  iNaturalist, חשוב להגדיר שאלות חקר שמעניינות את התלמידים ולפיהן לחפש את הנתונים המתאימים במאגר  iNaturalist או מחוצה לו, לשם מתן מענה על השאלה. להלן הצעות לשאלות על פי מספר קטגוריות (שאלות מרחביות, עונתיות, לפי קבוצות ביולוגיות,שאלות חברתיות-התנהגותיות וגם שאלות כלליות עם אפשרות להרחבה). לאחריהן מפורט הסבר כיצד למצוא ולנתח את הנתונים תוך התייחסות למגבלות. ההסבר לכל שאלה בנוי לפי תבנית קבועה הכוללת התייחסות לארבעה היבטים:

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?
⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?
🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?
🧠 מה לעשות עם הנתונים?

חלק מהשאלות מציעות שימוש בכלי ניתוח מתקדמים כמו עבודה עם מערכות מידע גיאוגרפיות או ניתוחים סטטיסטיים. יש להתאים את השאלות ליכולות של התלמידים.

שאלות מרחביות

מהם ההבדלים בעושר המינים בין שני פארקים עירוניים שונים / שטחים שונים?

עושר מינים מתייחס למספר המינים השונים הנמצאים באזור או בבית גידול מסוים. זהו מדד כמותי בלבד. לדוגמה, אם ביער אחד יש 10 מינים של עצים וביער אחר יש 15 מינים של עצים, אזי היער השני בעל עושר מינים גבוה יותר. מגוון מינים הוא מושג רחב יותר, והוא לוקח בחשבון גם את עושר המינים וגם את שפע הפרטים היחסי של כל מין. כלומר, הוא בוחן לא רק כמה מינים יש, אלא גם עד כמה המינים הללו מפוזרים באופן שווה באוכלוסייה. בשאלות הבאות נתייחס למדד של עושר המינים. 

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו מעודדת את הלומדים לבחון כיצד גורמים שונים משפיעים על עושר המינים (למשל תנאים סביבתיים, ניהול שטח, קרבה למקורות מים, מידת ההפרעה האנושית וגורמים נוספים). דרך שאלה כזו, תלמידים לומדים שמגוון המינים אינו אחיד, אלא משתנה בהתאם למאפייני השטח וליחסי הגומלין בו. השוואה בין שני שטחים מסייעת לפתח מיומנויות של איסוף וניתוח נתונים, הבנה של עקרונות אקולוגיים, ושיח מושכל על תכנון וניהול מקיים. בנוסף, היא מעודדת מעורבות רגשית וחברתית בשמירה על הטבע בשטח הסובב אותנו.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• גודל השטח: קשה ב-iNaturalist להשוות בין שני שטחים שונים בגודלם. לכך מוצע בהמשך פתרון של שכפול הדף והזזת הצורה שנבחרה. אם הפארקים שונים בגודל או במבנה, ניתן להשתמש במדד יחסי כמו מספר מינים ליחידת שטח.
• הטיית דגימה: אם הדגימה לא מייצגת את כל חלקי הפארק (למשל רק ליד שבילים או באזורים מוארים), התוצאות עלולות להיות לא מדויקות.
• הבדלים בזמני תצפית: תצפיות שנעשו בשעות שונות ביום או בעונות שונות עלולות להשפיע משמעותית על מה שנראה. מינים מסוימים פעילים רק בזמנים מסוימים.
• הטיית תצפיתן: ייתכן שמזהים יותר טוב מינים מסוימים (כמו פרפרים צבעוניים) ומתעלמים מאחרים (כמו חרקים קטנים או ציפורים חבויות).
• השפעות אנושיות: למשל, מספר המבקרים באתרים אלו, אורך שבילי ההליכה או גודל השטח הפתוח למבקרים. ניקוי או הדברה שנעשו לאחרונה בפארק אחד ולא באחר – עלולים להשפיע על התוצאות אם לא תועדו.
• מדד מגוון חלקי: שימוש רק במספר המינים (עושר מינים) ללא התייחסות לשכיחותם (שוויון/דומיננטיות) עלול להחמיץ חלק מהתמונה.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

נכנס ללשונית ‘לגלות את העולם’ ונגדיל את המפה עד שנמצא את הפארק או השטח שברצוננו לבחון. נסמן את שטח הפארק באמצעות צורה של מלבן או עיגול. בשורה העליונה נראה סיכום של מספר התצפיות ומספר המינים שנמצאו בשטח שהוגדר.

לפני שנעבור לפארק/השטח השני נשכפל את הדף שבו אנו נמצאים (עכבר ימני על החלון > Duplicate). בדף החדש שנפתח נאתר את השטח השני שברצוננו לבחון ונגרור לשם את הריבוע/העיגול שסומן בפארק הראשון. כך נבטיח שאותו גודל שטח נבדק בשני האתרים. הגרירה באמצעות הזזת האייקון הכתום שתחת הצורה.

שימו לב! ייתכן שהצורה של מלבן או עיגול מגבילה ולא כל התצפיות בפארק נכללות בה, או להפך – נכללות בה תצפיות שהן מחוץ לשטח המבוקש, כלומר לא ניתן בשיטה זו לדייק את השטח הנבחר. אפשרות אחרת, מדויקת יותר, היא לייבא קובץ KML מגוגל מפות או מתוכנת GIS וכך להגדיר מקום חדש.

נתונים אלו מתייחסים לכל התצפיות שנאספו מתחילת השימוש בפלטפורמה ועד היום. ניתן לסנן תצפיות לפי פרק זמן אחיד.

לשם המחשה, בתמונה מימין סומן שטח בעמק הצבאים בירושלים שבו נמצאו 970 תצפיות של 356 מינים שונים. בתמונה משמאל, המלבן נגרר לשטח הגן הבוטני האוניברסיטאי של גבעת רם בירושלים, שבו נמצאו 627 תצפיות של 281 מינים. כלומר, באותו גודל שטח נמצאו יותר מינים בעמק הצבאים בהשוואה לגן הבוטני.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• ניתן להמשיך להעמיק בשאלות המוצעות בהמשך (האם יש הבדל בכמות תצפיות של מין ספציפי בין שני האזורים הללו? אלו מינים נצפים הכי הרבה? מהם הגורמים שמשפיעים על כך?) ואחרות.
• נציע לתלמידים לבנות טבלה או תרשים השוואתי בין הפארקים/השטחים השונים. 
• נבקש מהתלמידים להעלות השערות לגבי הגורמים המשפיעים על ההבדלים בין הפארקים/השטחים השונים ולהציע דרכים לבחון את השפעת הגורמים הללו.
• נבקש מהתלמידים להסיק מסקנות לגבי התנאים המשפיעים על המגוון ולהציע הצעות לשאלות המשך או להציע תכנון מותאם טבע ומה ניתן לשפר בשטחים על מנת להעלות את עושר המינים.

האם יש הבדל במספר התצפיות במינים מסוימים בין שני אזורים?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?
עיסוק בשאלה זו יאפשר לתלמידים להבין אילו תנאים סביבתיים תומכים או מדכאים נוכחות של מינים מסוימים, יספק מידע על תפוצה, התנהגות והתאמה סביבתית של מינים בעיר או בטבע ויכול לשמש בסיס לחשיבה על שימור מינים מקומיים או מניעת התרבות של מינים פולשים.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיה גיאוגרפית: אם שני האזורים נבדלים בגודל, בסוג הצמחייה, ברמות הרעש או בזיהום – ייתכן שההבדל בכמות התצפיות נובע מהבדלים סביבתיים.
• זמן התצפית: תצפיות בשעות או בעונות שונות עלולות להשפיע – ייתכן שבאזור אחד נערכו תצפיות בעונה פעילה (למשל פריחה או נדידה), ובשני לא.
• הטיית תצפיתן: כאשר מכירים היטב מין מסוים, עשויים לדווח עליו יותר – גם אם נוכחותו דומה בשני האזורים.
• נראות המין: מינים מסוימים קל לראות (כמו מיינות קולניות), אחרים חבויים או פעילים בשעות הלילה – ולכן לא תמיד ניתן להשוות ישירות לפי תצפיות בלבד.
• פער במספר התצפיות הכולל: אם נערכו הרבה יותר תצפיות באחד האזורים (יותר אנשים, זמן או דיווחים), ההשוואה אינה הוגנת – חשוב להתחשב בגודל המדגם או לחשב מדד יחסי, למשל שכיחות מתוך כלל התצפיות באזור (הסבר בהמשך).

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

שאלה זו היא שאלת המשך לשאלה הקודמת ויש להיעזר בהסבר שלעיל לגבי איסוף נתונים משני אזורים שונים.
על מנת לבחון הבדלים בין מינים ספציפיים בין שני אזורים, עלינו להגביל את החיפוש למינים שנבחרו. נלחץ על הכפתור פילטרים, נכתוב בתיאור את המין הספציפי שברצוננו לבדוק ונעדכן את החיפוש.

כך למשל, למין שחרור יש 4 תצפיות בגן הבוטני ו-9 תצפיות בעמק הצבאים. מכיוון שמדובר במספר קטן של תצפיות בשחרור, קשה להסיק מסקנות לגבי הבדלים בשכיחות הציפור שחרור, בין שני האזורים. כלומר, אי אפשר לדעת אם באמת יש יותר שחרורים באחד האזורים רק לפי מספר התצפיות. כדי לבדוק את זה, כדאי להשוות את אחוז התצפיות של השחרור מכלל תצפיות העופות בכל מקום, בדומה לחישוב השכיחות שנערך במיזם מדע אזרחי של ספירת הציפורים הגדולה. 

למציאת הנתון של מספר תצפיות בעופות בכל שטח, נרחיב את החיפוש לקבוצת העופות (לחיצה על אייקון של ציפור). בחיפוש נמצאו 34 מיני עופות (105 תצפיות) בגן הבוטני אל מול 101 מיני עופות (490 תצפיות) בעמק הצבאים.

השכיחות של השחרור בגן הבוטני היא 4/105*100 = 3.8%. כלומר, יש 3.8% סיכוי שנראה שחרור בגן הבוטני ואילו השכיחות של השחרור בעמק הצבאים היא 9/490*100 = 1.8%. כלומר יש סיכוי גבוה יותר לראות שחרור בגן הבוטני מאשר בעמק הצבאים. נכון שהשחרור מהווה אחוז גבוה יותר מהתצפיות בגן הבוטני, אבל זה לא אומר שבהכרח יש שם יותר שחרורים – אולי פשוט פחות ציפורים אחרות נצפו שם, או שפחות תצפיות נעשו באזורים שבהם השחרור חי.

מדוע יש הבדלים במספר מיני העופות בין שני שטחים בעלי אותו גודל? בעמק הצבאים יש אולי יותר סוגים של מקומות מחיה – כמו אזורים עם מים, צמחייה גבוהה או שקט יחסי – ולכן יש בו יותר מינים של עופות. אבל ייתכן גם שפשוט יותר אנשים הגיעו לשם לצפות בציפורים ודיווחו על יותר מינים. כלומר, ייתכן והמגוון נובע מהבדל במאמץ הדיגום, כלומר בעמק הצבאים נצפו יותר מיני עופות משום שנערכו שם יותר תצפיות.

מדוע יש הבדלים במספר התצפיות בין שני השטחים? ייתכן ובעמק הצבאים יותר מבקרים מסתובבים עם משקפות או שהם חובבי ציפורים ולכן יש שם יותר תצפיות בעופות. מדד יחסי הוא מספר המינים מתוך מספר התצפיות – אם נחלק את מספר המינים במספר התצפיות נקבל יחס של 0.3 מינים לתצפית בגן הבוטני מול 0.2 מינים לתצפית בעמק הצבאים. המדד 0.3 מול 0.2 לא אומר שיש יותר מינים בפועל. בגן הבוטני יש פחות תצפיות אבל יחסית יותר סוגים שונים של ציפורים בכל תצפית. זה יכול להראות שהמקום מגוון, אבל גם יכול להיות שפשוט עשו שם פחות תצפיות וטרם גילו את כל המינים.

שאלות נוספות אפשריות לחקר:

• אילו מינים נפוצים גם פה וגם שם? אילו מינים ייחודיים לכל שטח? 
• ציפורי מים לעומת ציפורי שיחים – באיזה פארק רואים יותר מכל סוג? – לאחר שיוך העופות לפי בתי גידול
• אילו מינים מופיעים רק בעונות מסוימות? האם זה קורה בשני השטחים? – ניתוח לאחר חיפוש לפי תאריכים
• האם רואים יותר מינים באזורים מבודדים או קרובים לשבילי הליכה? – ניתוח בעזרת תצוגת מפה

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• עיבוד הנתונים – לסכם את מספר התצפיות של אותו מין בכל אזור ולהשוות באמצעות טבלה או גרף עמודות
• ניתוח נתונים – לחשב ממוצע או מדד יחסי (למשל אחוז מתוך כלל התצפיות)
• נשאל – מה עשוי להסביר את ההבדל? אילו תנאים משפיעים?
• נבקש מהתלמידים להציע צעדים לשימור או בקרה בהתאם לממצאים

אילו מינים נצפים הכי הרבה? 

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?
השאלה עוזרת להבין אילו מינים נפוצים יותר בכל אזור, ודרכה ניתן ללמוד על מאפייני הסביבה, זמינות מזון, פעילות אנושית והשפעות סביבתיות שונות.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?
מאמץ דיגום שונה: צפוי יותר דיווח על מינים גדולים, רועשים או מוכרים יותר לעומת מינים קטנים או חבויים וכן הבדלים בעונות השנה, בשעות התצפית ובמיקום בתוך השטח.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בהמשך להסברים הקודמים, לאחר שיצרנו צורה בשטח הנבחר, אם נלחץ על המילה מינים נקבל רשימה של התצפיות השכיחות ביותר – לכל מין מצוין כמה תצפיות חוזרות בשטח הנבחר. כך למשל בעמק הצבאים המינים השכיחים ביותר בתצפיות הם סופית, אגמית וסיקסק ואילו בגן הבוטני המינים השכיחים בתצפיות הם דבורת דבש, צפרדע נחלים ואנפית סינית. שימו לב שתצפית באנפית סינית היא תצפית בציפור נדירה במיוחד ומדובר ככל הנראה במספר תצפיות חוזרות באותו פרט בחודשים אפריל-מאי 2021 (מרכז הצפרות הישראלי). כלומר, יש לבחון את התצפיות לעומק לפני הסקת נתונים – רצוי להכנס לתצפיות, לבדוק שנאספו לאורך תקופה ארוכה, ע”י משתמשים שונים ובאתרים שונים בתחום השטח הנסקר.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• עיבוד נתונים – בונים טבלה לכל אזור עם המינים ומספר התצפיות, ניתן להציג את המידע בגרפים (למשל גרף עמודות של עשרת המינים הנפוצים ביותר בכל אזור)
• ניתוח נתונים – משווים את המינים בין האזורים: אילו נפוצים בשניהם? אילו ייחודיים? 
• העלאת השערות – מהם הגורמים והתנאים בכל אזור שעשויים להסביר את התוצאות. כיצד נוכל לבחון אותם?

האם קיימת ריכוזיות גבוהה של תצפיות בצירים מסוימים בעיר?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו עוזרת לנו להבין האם התצפיות בעיר מפוזרות באופן אקראי או שישנם אזורים מועדפים שבהם אנשים נוטים לדווח יותר (למשל, פארקים מוכרים, מסלולי טיול פופולריים, או אזורים נגישים). נוכל להבין דפוסי תפוצה – ריכוזיות גבוהה עשויה להצביע על אזורים עם מגוון ביולוגי גבוה, אך היא עלולה גם להטעות אם היא נובעת רק ממאמץ דגימה גבוה. זיהוי אזורים עם תצפיות מעטות יכול להצביע על צורך בסקרים נוספים כדי לקבל תמונה מלאה יותר של המגוון הביולוגי. הממצאים עשויים לסייע בקבלת החלטות – יתכן שאזורים עם הרבה תצפיות הם אזורים ערכיים שיש לתת את הדעת על ניהולם ושימורם. ולהפך, באזורים עם תצפיות מעטות אולי כדאי לבחון איך ניתן להעשיר את המגוון הביולוגי.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית נגישות: אנשים נוטים לדווח במקומות נגישים ומוכרים (פארקים, שבילים), ולא באזורים פחות נגישים (שטחים סבוכים, אזורים פרטיים).
• הטיית אדם: צפיפות אוכלוסין גבוהה באזורים מסוימים תגרום ליותר תצפיות גם אם מגוון המינים אינו גבוה יותר.
• הטיית עניין: קבוצות מסוימות של צופים (למשל, צפרים) יתרכזו באזורים מסוימים (למשל, בריכות).
• חוסר אחידות במאמץ הדגימה: אין דרך לדעת כמה זמן אנשים השקיעו בחיפוש אחר תצפיות בכל נקודה.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

באתר iNaturalist מתוך לשונית ‘גלו את העולם’ יש לבחור אזור גיאוגרפי ספציפי (למשל, עיר מסוימת). ניתן לבחור את המקום אם נמצא ברשימת המקומות (אם אינו מוגדר ראו הסבר איך להגדיר מיקום חדש) או לסמן צורה מלבנית או עגולה על המפה. יש לבחור בתצוגת מפה – כך ניתן לראות את פיזור התצפיות ואת ריכוזן.

כך למשל, במפה משמאל (איור 1) נבחר השטח של קרית עקרון. במבט מהיר נראה שמרבית התצפיות הן בשוליים המזרחיים של היישוב, בגבול עם שטחים חקלאיים, אך במבט נוסף מקרוב (איור 2) ניכר שעיקר התצפיות נעשו ליד שני בתי ספר, על ידי צופה אחד, כלומר מדובר בפעילות חינוכית מרוכזת, שהדיווח שלה נעשה ע”י מדריך של צעד ירוק. מרבית התצפיות נעשו לאורך שבילי הליכה. ברור שיש כאן הטיה של הנתונים המקשה על ניתוח שייתן מענה לשאלה זו.

בתחתית המפה מופיע מקרא המתאר את סוגי התצפיות על המפה. ניתן להבחין בין תצפיות בעלות דרגת מחקר (עם נקודה בתוך העיגול) לתצפיות שצריכות זיהוי או חסרות (ללא נקודה). ניתן להבחין בין קבוצות טקסונומיות שונות לפי צבע הנקודה.

כדי לנתח לעומק, ניתן לייצא את הנתונים בפורמט CSV (דרך לשונית “נתונים” או “Download” לאחר סינון).

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• ניתוח סטטיסטי (צפיפות): ניתן לחשב את צפיפות התצפיות ביחידת שטח (למשל, מספר תצפיות לקמ”ר) באזורים שונים בעיר. מתאים לתלמידי גיאוגרפיה שיודעים לעבוד עם תוכנת QGIS (מערכת מידע גיאוגרפית חינמית) או בעזרת Google Earth Engine.
• השוואה: השוו את צפיפות התצפיות באזורים שונים (פארקים לעומת אזורי מגורים, צירים ראשיים לעומת רחובות צדדיים).
• מסקנות: האם יש “נקודות חמות” של תצפיות? האם הן עולות בקנה אחד עם אזורים בעלי ערך אקולוגי או עם אזורים נגישים לאדם?

שאלות עונתיות

באיזו תקופה בשנה מתחילים להופיע פרפרים מסוימים, למשל נימפית החורשף?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

חקר מועדי הופעת מינים (פנולוגיה) מאפשר הבנת מחזור החיים שלהם והקשר שלהם לשינויים עונתיים בטמפרטורה, משקעים ואור יום. שינויים במועדי הופעה יכולים להצביע על השפעות שינוי אקלים על מינים ביולוגיים. ניתן באמצעותם להבין קשרי גומלין: מועדי הופעה של פרפרים קשורים ישירות למועדי פריחה של צמחים שהם ניזונים מהם, או לזמינות פונדקאים לזחלים.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית זיהוי: זיהוי שגוי של מין יכול לעוות את הנתונים.
• הטיית אדם: אם ישנם צופים פעילים יותר בעונה מסוימת, זה עלול ליצור אשליה של הופעה מוקדמת או מאוחרת יותר.
• רמת דיוק התצפית: תצפיות שאינן מדויקות מבחינת תאריך עלולות להשפיע על המסקנות.
• הטיית נראות: פרפרים בוגרים גדולים ובולטים יותר קלים יותר לזיהוי ולתיעוד מאשר זחלים או ביצים.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בלשונית ‘גלו את העולם’ יש לכתוב את שם המין “נימפית החורשף” (או מין אחר שייבחר) בתיבת חיפוש מין. לא לשכוח להגדיר את השטח המבוקש (שם מדינה או אזור ספציפי) כי אחרת הנתונים יתייחסו לתצפיות בנימפיות החורשף מכל העולם. לחצו על שם המין על מנת להגיע לדף המין. שם ניתן למצוא גרף המציג את מספר התצפיות לפי חודש בשנה. מספר זה מהווה סיכום ממוצע של כלל התצפיות בעשר השנים האחרונות. עיון בגרף מלמד שנימפית החורשף נמצאת בארץ כל השנה , אבל ניכר שיא בכמות הפרטים במרץ, בזמן הנדידה צפונה.

בלשונית היסטוריה ניתן לסנן את התצפיות לפי שנים ספציפיות כדי לבדוק שינויים. על פי האיור הבא ניכר שבשנים האחרונות ובפרט בשנים 2019, 2023, 2024, 2025 חלה עלייה משמעותית במספר הפרטים שדווחו בחודש מרץ. בחודש מרץ 2019 חלפו בישראל כמיליארד פרפרים, זאת בעקבות חורף גשום במיוחד במדבריות ערב אשר הביא לצמיחה רבה, ולמזון רב לזחלי הפרפרים. מרבית הפרפרים הנודדים דרך ישראל מגיעים מאזור חצי האי ערב ודרום אפריקה והם ממשיכים לקפריסין ולאירופה.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• נסיק את המסקנות העולות מגרף התצפיות החודשי – עלייה חדה במספר התצפיות היא אינדיקציה למועד הופעת המין.
• במערכת הסינון או אם נייצא את הנתונים לאקסל, ניתן למצוא את תאריך הופעת התצפית הראשונה בכל שנה ואז להשוות את תאריך ההופעה בין שנים שונות כדי לזהות שינויים במועדי ההופעה.

ניתן לחפש קשר לגורמים סביבתיים במידה וניתן להשיג נתוני אקלים (טמפרטורה, משקעים). כלומר, לנסות למצוא מתאם בין מועד ההופעה לבין תנאי האקלים באותה שנה. ניתן להיעזר בנתונים של השירות המטאורולוגי הישראלי.

האם מועד הופעת פריחה של צמח מסוים משתנה משנה לשנה (למשל פריחת השקד)?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שינויים במועדי פריחה הם אינדיקטורים מצוינים לשינוי אקלים, שכן הם רגישים לטמפרטורה ומשקעים. פריחה היא שלב קריטי במחזור חיי הצמח, המשפיע על מאביקים, אוכלי עשב, ורבייה, הבנת שינויים במועדי פריחה תתרום להבנה אקולוגית. מידע על מועדי פריחה חשוב גם לחקלאות ויכול לסייע בחיזוי תפוקה.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית זיהוי: זיהוי שגוי של מין הצמח או של שלב הפריחה.
• הטיית אדם: עניין ספציפי של צופים בפריחה מסוימת יכול להשפיע על תדירות הדיווח.
• הגדרת “פריחה”: מה בדיוק נחשב “פריחה”? האם זו הופעת הפרח הראשון, שיא הפריחה, או סוף הפריחה? יש להגדיר קריטריון אחיד.
• גודל המדגם: אם מספר התצפיות קטן בשנים מסוימות, קשה להסיק מסקנות אמינות.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בלשונית ‘גלו את העולם’ יש לכתוב את שם המין “שקד מצוי” (או מין אחר שייבחר) בתיבת חיפוש מין. לא לשכוח להגדיר את השטח המבוקש (שם מדינה או אזור ספציפי) כי אחרת הנתונים יתייחסו לתצפיות מכל העולם. לחצו על שם המין על מנת להגיע לדף המין. שם ניתן לסנן את המידע לפי שלב חיים – פרחים ופירות או עלים. חשוב לדעת שלא תמיד המידע קיים באופן מפורט. כך למשל, לגבי המין שקד נראה שמרבית התצפיות הן באפור, כלומר ללא תווית המתייחסת למצב הפנולוגי. יש להניח שמרבית הדיווחים מתקבלים בעונת הפריחה ושיאם בחודש פברואר, אך ניתן לבדוק זאת באמצעות התמונות.

רוצים לתרום ולעזור? תוכלו לעבור תצפית תצפית ולפי התמונה לציין את שלב החיים. כך מספר התצפיות ללא תווית יצטמצם. ניתן לעבור על כל התצפיות במין על מנת להוסיף תוויות, באופן הבא: בלשונית פילטרים נתמקד במין הנבחר שקד מצוי, במיקום נבחר Israel ונלחץ על כפתור זיהוי. ייפתח חלון שבו נוכל לעבור בין התמונות ימינה ושמאלה בקלות. בלשונית מידע ניתן לאשר את הזיהוי במידה ואנחנו סבורים שמדובר בתצפית בשקד מצוי. בלשונית תוויות נוכל לבחור את המצב המתאים לעלים (אין עלים חיים/ניצני עלים נשברים/עלים ירוקים/עלים צבעוניים) וכן לפרחים ופירות (ללא פרחים ופירות/ניצני פרחים/פירות או זרעים/פרחים).

בדומה לפרפרים, ניתן לבדוק את הגרף החודשי של המין וכן להוריד את הנתונים לאקסל ולסנן אותם לפי שנה.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• עבור כל שנה, יש למצוא את התאריך המוקדם ביותר של תצפית פריחה מאושרת. ניתן להכין גרף המציג את תאריך הפריחה הראשון (או שיא הפריחה) לאורך השנים. יש לנתח את מגמות הגרף במידה ויש מגמה ברורה – האם הפריחה מקדימה או מתאחרת לאורך השנים? 
• כדאי להשוות את הממצאים לנתוני אקלים (נתוני טמפרטורה ומשקעים מאותן שנים), על מנת לבחון אם יש מתאם בין תנאי האקלים למועד הפריחה. ניתן להיעזר בנתונים של השירות המטאורולוגי הישראלי.

האם יש יותר תצפיות של חרקים בקיץ מאשר באביב?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה מסוג זה מאפשרת להבין את דפוסי הפעילות העונתית. חרקים רבים פעילים יותר בעונות מסוימות בשנה בשל טמפרטורה, לחות וזמינות מזון. הבנת דפוסי פעילות עונתית יכולה לעזור בהערכת מגוון המינים בנקודות זמן שונות. שינויים בשיא הפעילות העונתית יכולים להצביע על השפעות שינוי אקלים.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית אדם: אם אנשים מבלים יותר זמן בחוץ באביב, זה יכול להגדיל את מספר התצפיות באופן מלאכותי.
• הטיית נראות: חרקים מסוימים בולטים יותר בעונה מסוימת (למשל, פרפרים בקיץ).
• הטיית זיהוי: זיהוי שגוי של חרקים או של קבוצות חרקים.
• הגדרת עונות: כיצד מגדירים “אביב” ו”קיץ”? יש להשתמש בהגדרה קבועה (למשל, חודשים ספציפיים – מרץ-מאי לאביב ויוני-אוגוסט לקיץ).

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בלשונית ‘גלו את העולם’ יש לבחור בחלון פילטרים בקבוצה כללית של “חרקים” (Insecta) ולהגדיר מקום ספציפי (למשל, ישראל). נבחר טווח זמנים של שנה נבחרת ועונה נבחרת (למשל אביב 2020). לאחר עדכון החיפוש נמצאו 2067 תצפיות של 669 מינים. כעת נשנה את טווח התוצאות של אותה שנה לחודשי הקיץ ונקבל 1485 תצפיות ב-530 מינים. נוכל להמשיך לבדוק זאת לאורך שנים נוספות ולרכז את התוצאות בטבלה.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• נבחן את הטבלה שהתקבלה ונשווה את המספרים על מנת לבחון אם יש הבדל משמעותי. ניצור גרף עמודות המציג את מספר התצפיות בכל עונה, בכל שנה. 
• לתלמידים בוגרים נציע לבצע בדיקה סטטיסטית פשוטה – t-test* (אם הנתונים מתאימים), כדי לבדוק מובהקות סטטיסטית של ההבדלים בין שתי העונות לאורך השנים (הנחיות לביצוע המבחן באקסל). 
• ננסה להסביר את התוצאות בהתבסס על ידע ביולוגי (מחזור חיים של חרקים, טמפרטורה אופטימלית וכו’).

* מבחן t-test הוא כלי סטטיסטי המשמש להשוואת ממוצעים בין שתי קבוצות ולבדוק האם ההבדל ביניהם מובהק סטטיסטית, כלומר – האם הוא נובע מסיבה אמיתית ולא רק מהשפעה של מקריות במדגם. אם ערך ה-p קטן מסף שנקבע מראש (לרוב 0.05), ניתן להסיק שההבדל בין הקבוצות מובהק סטטיסטית.

שאלות לפי קבוצות ביולוגיות

מהם מיני דבורי הבר הנפוצים ביותר באזורנו?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

דבורי בר הן מאביקות קריטיות, וחשוב להכיר את המינים הנפוצים כדי להגן עליהן ולנהל את הסביבה. זיהוי מינים נפוצים יכול לסייע במעקב אחר מגמות באוכלוסייתן ובכלל, הכרת המגוון המקומי של דבורי בר יכולה להעלות את המודעות לחשיבות הדבורים. בישראל יש כ-1100 מיני דבורי בר (מגדיר מינים נבחרים מתוך קבוצות נבחרות).

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית זיהוי: זיהוי דבורי בר הוא קשה יחסית ודורש ידע מומחה, מה שעלול להוביל לטעויות.
• הטיית נראות: מינים גדולים, צבעוניים או בעלי התנהגות בולטת נוטים להיות מדווחים יותר.
• הטיית אדם: צופים מסוימים מתמחים בדבורים, וריכוז פעילותם עלול להשפיע על הנתונים.
• כיסוי גיאוגרפי: ייתכן שאין מספיק תצפיות באזורים מסוימים.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בלשונית ‘גלו את העולם’ יש לבחור בחלון פילטרים בקבוצה כללית של “דבורים” (Anthophila או Bees) ולהגדיר מקום ספציפי (למשל, ישראל או עיר מסוימת). עברו על רשימת המינים (Species) המופיעה בתוצאות החיפוש. הרשימה בדרך כלל ממוינת לפי מספר התצפיות, כאשר המינים הנפוצים ביותר מופיעים ראשונים.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• נסקור את רשימת המינים הנפוצים ביותר לפי מספר התצפיות. כדאי להתייחס בעיקר לתצפיות בדרגת מחקר, כלומר שעברו זיהוי מאושר על ידי הקהילה, לאמינות גבוהה יותר.
• ניצור גרף עמודות המציג את 10-20 המינים הנפוצים ביותר של דבורי בר ומספר התצפיות שלהם.
• נשווה את הממצאים לרשימות מיני דבורים ידועות באזורכם (אם קיימות). האם יש מינים נפוצים שאינם מופיעים, או מינים נדירים שמדווחים לעיתים קרובות? אפשר לנסות לאתר מידע בסקרי טבע עירוניים, בקבוצת הפייסבוק דבורי הבר בישראל, בפרויקט ניטור דבורי בר ברמת הנדיב ועוד.

אילו ציפורים מדווחות הכי הרבה באביב, ואילו בחורף?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו תסייע בהבנת נדידה – ציפורים רבות נודדות, ומועדי הדיווח השונים יכולים להעיד על מינים נודדים לעומת מינים יציבים. נוכל להבין את השוני במגוון ביולוגי עונתי, כלומר את ההבדלים במגוון הציפורים בין עונות שונות. ידע זה יכול לסייע לצפרים מתחילים לתכנן תצפיות מוצלחות יותר.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית אדם: פעילות צפרים משתנה בין העונות.
• הטיית נראות: ציפורים מזמרות או פעילות יותר בעונת הרבייה (אביב) עשויות להיות מדווחות יותר.
• הטיית זיהוי: טעות בזיהוי, במיוחד בין מינים דומים או מינים נודדים ויציבים.
• נדידה: ציפורים נודדות עשויות להופיע רק בחלק מהעונה, מה שמשפיע על המספרים הכוללים.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בלשונית ‘גלו את העולם’ יש לבחור בחלון פילטרים בקבוצה כללית של “ציפורים” (Aves) ולהגדיר אזור גיאוגרפי ספציפי. ניתן לסנן את התצפיות לפי חודש/עונה בעזרת מסנני התאריך, כדי לבחור חודשי אביב (מרץ-מאי) וחודשי חורף (דצמבר-פברואר). נבדוק את רשימת המינים (Species) לכל עונה בנפרד.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• ניצור שתי רשימות נפרדות – אחת למינים הנפוצים ביותר באביב, ואחת לחורף ונשווה בין הרשימות. אילו מינים מופיעים בשתי הרשימות (מינים יציבים)? אילו מינים מופיעים רק באביב (לרוב נודדי קיץ)? אילו מינים מופיעים רק בחורף (לרוב נודדי חורף)?
• ניתן להשוות את מספר התצפיות הכולל של ציפורים בין העונות.
• ננסה להסביר את ההבדלים בהתבסס על ידע בנדידת ציפורים ודרישות בית גידול.

כמה תצפיות של מיני צמחים פולשים יש בעיר?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

מינים פולשים מהווים איום משמעותי על המגוון הביולוגי המקומי ועל מערכות אקולוגיות. מענה על שאלה זו עשוי לתת תמונה על היקף התפשטות מינים פולשים באזור נתון. מידע זה יכול לסייע לרשויות מקומיות לתכנן פעולות לבקרה והסרה של מינים פולשים.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית זיהוי: זיהוי מינים פולשים דורש ידע, וייתכנו טעויות זיהוי.
• הגדרת “פולש”: הגדרת מין כ”פולש” עשויה להשתנות בין מקומות או לפי קריטריונים שונים. יש להתבסס על רשימה מקומית מוסמכת. למשל בפורטל הערכות הסיכון לטבע בישראל, או רשימת מיני צומח פולשים באתר המארג.
• הטיית נראות: מינים פולשים בולטים או אגרסיביים יותר עשויים להיות מדווחים יותר.
• כיסוי גיאוגרפי: ייתכנו אזורים עם התפשטות גבוהה שלא מדווחים בגלל חוסר פעילות צופים.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בלשונית ‘גלו את העולם’ יש לסמן תיבת פולש על מנת לקבל רק תצפיות של מינים פולשים. ניתן כמובן להוסיף עוד פילטר על מנת להבחין בין קבוצות שונות – צמחים, עופות וכדומה. כדאי להגדיר אזור גיאוגרפי ספציפי.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• נספור את סך כל התצפיות בקבוצות נבחרות, למשל של מיני צמחים פולשים בעיר.
• נתבונן במפת התצפיות כדי לראות את פיזור המינים הפולשים. האם יש ריכוזים מסוימים?
• נזהה את המינים הפולשים הנפוצים ביותר מבחינת מספר תצפיות.
• אם יש מספיק נתונים לאורך שנים, ניתן לבדוק האם מספר התצפיות של מינים פולשים עולה או יורד לאורך זמן.
• נדון עם התלמידים על המשמעויות של ממצאים אלו עבור המגוון הביולוגי המקומי ופעולות שימור אפשריות.

שאלות חברתיות-התנהגותיות

האם יש ימים בשבוע שבהם מדווחים יותר תצפיות?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו יכולה ללמד אותנו על דפוסי פעילות המשתמשים – מתי אנשים נוטים לצאת לטבע ולדווח תצפיות (למשל, סופי שבוע) ואיך דפוסי פעילות אלו יכולים להשפיע על הטיית הדיגום. מידע זה יכול לעזור בתכנון אירועים או “אתגרי תצפית” בתקופות פעילות גבוהה.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית אדם: דפוסי פנאי משפיעים ישירות על זמני התצפית.
• אירועים מיוחדים: אירועי “אתגרים” או “ביו-בליץ” יכולים להגדיל באופן חריג את מספר התצפיות ביום ספציפי.
• עונות שנה: בעונות מסוימות (למשל קיץ) ייתכן שיש יותר פעילות בכל ימות השבוע.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

נבחר מדגם של תצפיות (למשל, כל התצפיות בישראל בשנת 2024). נייצא את הנתונים לאקסל. הנתונים המיוצאים יכללו את תאריך התצפית, וניתן להוסיף ידנית את היום בשבוע. רצוי לא להוסיף אוטומטית אלא לבדוק מול לוחות שנה, בגלל שינוי אפשרי בשל שנים מעוברות.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• באמצעות גיליון אלקטרוני (אקסל) או תוכנת ניתוח, נספור כמה תצפיות מדווחות בכל יום בשבוע (ראשון, שני, וכו’).
• ניצור גרף עמודות המציג את סך התצפיות עבור כל יום בשבוע. נבחן האם יש הבדל בולט בין ימי חול לסופי שבוע?
• נדון בהשפעת דפוסי החיים והעבודה של אנשים על הרגלי הדיווח שלהם ב-iNaturalist.

מה מאפיין את האזורים עם הכי הרבה תצפיות – פארקים, גינות פרטיות או מדרכות?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו תסייע להבין את העדפות המשתמשים ומהם בתי הגידול המועדפים על משתמשי iNaturalist. נוכל להבין מהיכן אנחנו מקבלים את הכי הרבה מידע, ואיפה יש חוסר מידע וזה עשוי להנחות היכן לעודד יותר דיווח (למשל, אזורים פחות מדווחים).

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• סיווג בתי גידול: קשה לסווג אוטומטית תצפית ל”פארק”, “גינה פרטית” או “מדרכה” מנתוני iNaturalist בלבד. יש צורך בניתוח ידני או שילוב עם שכבות מידע גיאוגרפיות.
• הטיית נגישות: פארקים ומדרכות נגישים יותר לציבור מאשר גינות פרטיות.
• הטיית אדם: העדפה אישית של צופים לסביבות מסוימות.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

נבחר מדגם של תצפיות (למשל, כל התצפיות במרחב מסוים בשנת 2024). נייצא את הנתונים לאקסל. הנתונים המיוצאים יכללו קואורדינטות. נשתמש בתוכנת מיפוי (כמו QGIS או Google My Maps) כדי למפות את התצפיות. לתלמידים בעלי ניסיון בעבודה עם שכבות מידע גיאוגרפיות – ניתן להוריד שכבות מידע (GIS) של פארקים, גנים ציבוריים, אזורי מגורים ורשת כבישים מהעירייה או גורמים אחרים.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• נסווג ידנית כל תצפית לאיזה סוג בית גידול היא שייכת (למשל מדרכות, קירות, שדה בור, ערוץ נחל, גן ציבורי, גינה קהילתית וכו’). נציג את התצפיות על מפה (רצוי באייקון מסוג/צבע אחר לכל קטגוריה). 
• נספור כמה תצפיות יש בכל סוג בית גידול ונשווה את מספר התצפיות בין הקטגוריות השונות.
• נדון בתוצאות – מה ההבדלים? האם התוצאות מפתיעות? אילו מסקנות ניתן להסיק לגבי המגוון הביולוגי והפעילות האנושית בסביבות עירוניות שונות?

מה היחס בין דרגות איכות התצפיות של הנתונים?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

הבנת ההבדלים באיכות התצפיות ויחס בין תצפיות לא מזוהות לתצפיות בדרגת מחקר חשובה לאמינות הכללית של הנתונים. זיהוי פער ברמות איכות התצפיות יכול לעזור בתכנון תוכניות פעולה לעידוד ההשתתפות בזיהויים ולהערכת תרומת הקהילה לאימות תצפיות.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הבדלים ברמת הידע והדיוק של משתתפים: משתמשים חדשים נוטים להעלות תצפיות פחות מדויקות או לא מזוהות עד רמת מין, מה שעלול להפחית את מספר התצפיות שמגיעות לדרגת “מחקר”.
• פערים בזיהוי הקהילתי: חלק מהמינים (כמו חרקים קטנים או פטריות) פחות מזוהים על ידי הקהילה, מה שגורם לתצפיות רבות להישאר בסטטוס “ניתנת לאימות” ולא להפוך לדרגת מחקר.
• הטיה גיאוגרפית: באזורים עם משתתפים מעטים, ייתכן שפחות תצפיות יזוהו או יאומתו, בעוד שבאזורים פעילים יותר (למשל ערים גדולות) יגיעו לדרגת מחקר מהר יותר.
• תמונות לא איכותיות או מידע חלקי: פוגעים באפשרות של אחרים לזהות את המין.
• העדפה לתצפית מינים “מושכים”: מינים נדירים או בולטים מקבלים יותר זיהויים, בעוד מינים נפוצים נשארים בסטטוס נמוך.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

באתר iNaturalist ניתן לסנן תצפיות לפי רמת האיכות שלהן: דרוש זיהוי (Needs ID) – תצפיות שטרם זוהו במלואן, דרגת מחקר (Research Grade) – תצפיות שזוהו והוסכמו ע”י לפחות שניים, תצפיות חסרות שלא ניתנות לאימות (Casual) – שלא עומדות בתנאים בסיסיים (ללא מיקום/תמונה וכו’). אם מדובר בפרויקט ספציפי – בעמוד הסטטיסטיקות שלו (בתמונה מטה) ניתן לראות בגרף השמאלי את שלוש הרמות של איכות התצפית. לחיצה על כל צבע בגרף תוביל לרשימת התצפיות.

אפשרות אחרת – בלשונית ‘גלו את העולם’ יש להגדיר אזור, קבוצת אורגניזמים, תאריכים ועוד, לפי בחירתכם. בפילטרים ניתן לסנן תצפיות לפי תצפיות ברות אימות, תצפיות בדרגת מחקר ותצפיות שצריכות זיהוי. כדי להגיע לתצפיות חסרות ניתן להוסיף ל-URL (כתובת הדף באינטרנט) סימן & ואחריו את ההגדרה quality_grade=casual (יש לוודא שתיבת בר-אימות אינה מסומנת).

ניתן גם לייצא נתונים כקובץ CSV לניתוח מעמיק באקסל או Sheets.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• נחשב את היחס בין סוגי הדרגות, לפי החישוב המופיע מטה, לכל סוג בנפרד.
• נשווה בין אזורים או קבוצות ביולוגיות. לדוגמה: האם תצפיות של עופות מזוהות יותר מצמחים? האם באזורים עירוניים יש יותר זיהויים?
• נזהה פערים או נקודות חולשה (למשל: הרבה תצפיות בדרגת “דרוש זיהוי”).
• נגבש המלצות לפעולה: עידוד זיהויים בקהילה, הדרכה לצילום איכותי, פעילות ממוקדת בקבוצות ביולוגיות שקשה לזהות וכו’.

שאלות כלליות עם אפשרות להרחבה

מהם הגורמים שמשפיעים על התפוצה של מין נבחר במרחב?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו תאפשר הבנת האקולוגיה של מין נבחר – ללמוד על הגורמים הסביבתיים (בתי גידול, אקלים, זמינות מזון) המשפיעים על הימצאות מין ספציפי. באופן זה יתקבל מידע החיוני לתכנון פעולות שימור עבור מינים בסכנת הכחדה או מינים מוגנים וכן ניתן יהיה להבין קשרי גומלין ולבחון האם יש קשר בין נוכחות המין לגורמים אחרים בסביבה. ניתן להשוות בין בסיסי נתונים שנאספים ממקורות חיצוניים או ע”י תצפיות תלמידים. 

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• חוסר נתונים: ייתכן שאין מספיק נתונים על המין הנבחר כדי לבצע ניתוח מקיף.
• הטיית אדם: צופים עלולים לחפש את המין באזורים מסוימים.
• משתנים חסרים: לא כל הגורמים המשפיעים על התפוצה זמינים ב-iNaturalist (למשל, נתונים א-ביוטיים של אקלים, איכות קרקע, מזהמים) 
• מתאם מול סיבתיות: יש לזכור שמתאם אינו בהכרח סיבתיות.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בחרו מין מעניין שיש לו מספר מספק של תצפיות באזור המחקר. יצאו לאקסל את כל התצפיות עבור המין הנבחר, כולל קואורדינטות, תאריכים ותמונות, ואותם העלו לפלטפורמה כמו Google Maps או תוכנת GIS שניתן להעלות אליה שכבות נתונים נוספות. במקביל יש לאסוף נתונים על גורמים סביבתיים (מפת כיסוי קרקע, נתוני אקלים, קרבה למקורות מים, מפת צמחייה…) ממקורות חיצוניים (הלשכה לסטטיסטיקה, רשות המים, Google Maps…) או לאסוף תצפיות משלימות עם התלמידים.

להלן גורמים שעשויים להשפיע על התפוצה של מין נבחר במרחב ודרכים לאיסוף הנתונים:

הגורם	הסבר	איך תלמידים יכולים לאסוף או להשיג נתונים?
טמפרטורה ולחות	מייצגים השפעה של איי חום עירוניים על תפוצת המין	שימוש במד טמפרטורה/לחות או באפליקציות מזג אוויר (למשל Weather.com); השוואה בין אזורים מוצלים/שמשיים; מפת איי חום של המשרד להגנת הסביבה.
כמות אור מלאכותי	אור בלילה משפיע על התנהגות של חרקים, ציפורים, עטלפים וכו’	תצפיות בשעות ערב באזורים מוארים לעומת חשוכים; מדידת עוצמת תאורה (למשל באפליקציית מד לוקס).
זמינות מים	מים חשובים לשתייה, רבייה או בית גידול	סקר נקודות מים בשכונה (ברזיות, שלוליות, השקיה, ניקוז); תצפית על בעלי חיים בקרבתם.
צמחייה	מספקת מזון, מחסה ואתרי קינון	רישום סוגי צמחים ברחוב או בגינה; צילום והעלאה ל-iNaturalist או PlantNet; מיפוי עצים ושיחים.
זמינות מזון	משפיעה על מינים כמו ציפורים, מכרסמים, חרקים	תצפית על מקורות מזון פוטנציאליים: פחי אשפה פתוחים, שאריות מזון, פירות על הקרקע, צמחי בר.
קשרים עם מינים אחרים	תחרות, טריפה או שיתופי פעולה משפיעים על נוכחות מין	תיעוד תצפיות של מינים שונים במגע ביניהם (למשל: דבורה על פרח); העלאה ל-iNaturalist כולל תיעוד מיקום וזמן.
יכולת תנועה/הפצה	מינים ניידים יותר יגיעו לאזורים שונים בעיר	מעקב חוזר אחרי הופעת מינים במקומות שונים (כמו פרפרים או ציפורים) באותו יום או לאורך זמן.
שימושי קרקע	סביבה שונה מושכת מינים שונים (למשל: גן, חניון, בניין)	מיפוי סוגי שטח בעיר באמצעות מפות או סיור בשטח; השוואה בין מינים שנראו בכל סוג אזור.
קיטוע שטחים ירוקים	קושי של מינים לעבור בין אזורים ירוקים	שימוש במפות Google או תצפיות בשטח לזיהוי מעברים בטוחים לבעלי חיים; תיעוד חיבור או ניתוק בין שטחים ירוקים.
זיהום	פוגע בבריאות והישרדות של מינים שונים	תצפית על מקורות זיהום (רעש, אוויר, אשפה); הקלטת רעש באפליקציות או צילום מקורות אשפה פתוחים.
תחזוקה עירונית	ריסוס, ניקיון וגינון משפיעים על מינים מקומיים	צילום לפני/אחרי טיפול בגינה ציבורית; ריאיון עם גנן עירוני או תצפיות שוטפות במקומות שמטופלים תכופות.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• מפו את מיקום התצפיות של המין הנבחר על מפה והוסיפו על אותה מפה שכבות מידע נוספות (יערות, שטחים חקלאיים, מקורות מים, גובה). 
• ניתוח ויזואלי: האם התצפיות מתרכזות באזורים מסוימים? האם יש קשר ויזואלי בין תפוצת המין לגורמים סביבתיים כלשהם?
• ניתוח סטטיסטי (לתלמידים מתקדמים): ניתן לבצע ניתוח רגרסיה לוגיסטית (בתוכנות כמו R או Python) כדי לבדוק את הקשר הסטטיסטי בין נוכחות המין לגורמים סביבתיים שונים.
• נדון בהשערות לגבי הגורמים המשפיעים על התפוצה של המין וכיצד ניתן לאמת אותן.

כיצד משפיעה נוכחות צמח מסוים על מגוון החרקים במקום?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

צמחים מהווים בתי גידול ומקורות מזון לחרקים. שאלה זו בוחנת את הקשר בינהם ומאפשרת להעריך את שירותי המערכת האקולוגית – להבין כיצד צמח מסוים תורם למגוון הביולוגי המקומי. אם מעוניינים לתכנן גינון – ניתן לזהות צמחים שכדאי לשתול כדי למשוך חרקים מועילים.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית אדם: צופים עשויים לדווח יותר במקומות שבהם הם רואים צמחים וחרקים מעניינים.
• חוסר נתונים מדויקים: אין דרך קלה לקבוע באופן אוטומטי ב-iNaturalist האם תצפית חרקים ספציפית “קשורה” לצמח מסוים שנצפה בסביבה.
• מורכבות המערכת: קשרי גומלין אקולוגיים הם מורכבים ומושפעים מגורמים רבים.

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בחרו צמח נפוץ באזורכם עם מספר רב של תצפיות. יצאו לאקסל את כל התצפיות של הצמח הנבחר, כולל קואורדינטות. יצאו את כל תצפיות החרקים באותו אזור גיאוגרפי (ודאו שהאזור גדול מספיק כדי לכלול את אזור הצמח). העלו את שתי השכבות לפלטפורמה גיאוגרפית כמו תוכנת מיפוי (GIS). היעזרו בתוכנה לחישוב מרחקים כדי לזהות תצפיות חרקים שנמצאות בקרבה מסוימת לתצפיות הצמח.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• ניתוח מרחבי: מפו את מיקום הצמח ואת מיקום החרקים על מפה.
• הגדרת “אזור השפעה”: הגדירו רדיוס סביב כל תצפית צמח (למשל, 10 מטרים) וספרו כמה מיני חרקים (או תצפיות חרקים) נמצאות בתוך הרדיוס הזה. כמובן שיש להניח שכמות החרקים במרחב אינה קשורה רק למין הספציפי, הנבדק. לכן כדאי לערוך השוואה לאזורי ביקורת – השוו את מגוון החרקים באזורים עם נוכחות הצמח לאזורים ללא נוכחות הצמח (או עם צמח אחר) באותו בית גידול.
• סטטיסטיקה (מתקדם): בצעו ניתוח סטטיסטי כדי לבדוק האם יש הבדל מובהק במגוון החרקים בין אזורים עם ובלי הצמח.
• דונו בקשרי הגומלין האפשריים (האבקה, טריפה, מחסה) בין הצמח לחרקים. 

האם יש מתאם בין קרבה למקור מים למגוון בעלי החיים?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו תסייע בהבנת צרכים אקולוגיים – מים הם משאב קריטי לרוב בעלי החיים. מענה לשאלה יסייע באיתור אזורים חשובים לשימור במידה ומתברר שמקורות מים מתפקידים כ”נקודות חמות” למגוון ביולוגי. מידע זה יסייע להבין כיצד פיתוח עירוני ליד מקורות מים יכול להשפיע על בעלי החיים.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• הטיית אדם: אנשים נוטים לבלות ולדווח יותר ליד מקורות מים (נחלים, אגמים).
• זמינות נתונים על מקורות מים: יש צורך במפה מדויקת של מקורות מים.
• השפעות נוספות: מגוון המינים מושפע גם מגורמים אחרים (כיסוי צמחייה, זיהום, הפרעות אנושיות).

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

בחרו שטח שיש בו ריבוי מקורות מים (למשל הרי ירושלים, רמת הגולן) ויצאו לאקסל את כל תצפיות בעלי החיים (או קבוצות ספציפיות כמו דו-חיים, זוחלים, יונקים) מאזור מסוים, כולל קואורדינטות.

העלו את הנתונים לפלטפורמה כמו Google Maps או תוכנת GIS שניתן להעלות אליה שכבות נתונים נוספות. השתמשו במפה דיגיטלית של מקורות מים (נחלים, אגמים, שלוליות) עבור האזור הנבחר. ניתן למצוא מפה כזו באתרים כמו Govmap – יש לסמן שכבות של בריכות מים, מעיינות, נחלים ומאגרים כמו בתמונה מטה, ולהוריד את המפה באמצעות שמירה (תחת יישומים). אפשר גם להשתמש במפת המעיינות של רשות המים. העלו גם את מפת מקורות המים לפלטפורמה שבחרתם. חשבו את המרחק של כל תצפית בעל חיים למקור המים הקרוב ביותר.

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• פיזור תצפיות: מפו את התצפיות על המפה יחד עם מקורות המים.
• קבוצות מרחק: חלקו את התצפיות לקבוצות לפי מרחקן ממקור מים (למשל: 0-100 מטר, 100-500 מטר, 500+ מטר).
• חישוב מגוון: עבור כל קבוצת מרחק, חשבו את מספר המינים הכולל (עושר מינים) 
• צרו גרף פיזור המציג את מגוון המינים כפונקציה של המרחק ממקור המים.
• בדקו האם יש מתאם שלילי בין מרחק למים לבין מגוון המינים? (כלומר, ככל שמתרחקים מהמים, המגוון יורד).

האם מגוון המינים בעיר השתנה ב-5 השנים האחרונות?

❓ למה חשוב לשאול את השאלה הזו?

שאלה זו עוקבת אחר שינויים סביבתיים. שינויים במגוון המינים יכולים להעיד על בריאות המערכת האקולוגית. האם למשל פיתוח עירוני, זיהום או שינוי אקלים משפיעים על המגוון הביולוגי?. במידה ומתקיימות פעילויות שימור או שיקום מערכות טבעיות ניתן לבחון האם פעולות שימור בעיר יעילות.

⚖️ אילו הטיות ומגבלות עשויות להשפיע על תהליך החקר?

• שינוי במאמץ הדגימה: אם מספר הצופים או פעילותם השתנתה באופן משמעותי בין השנים, זה יכול להטעות.
• הטיית אדם: צופים חדשים או ותיקים יכולים להשפיע על סוגי המינים המדווחים.
• כיסוי חלקי: iNaturalist אינו סקר מדעי מלא, וייתכנו שינויים שלא באים לידי ביטוי בתצפיות. יש לקחת בחשבון שמדובר באוסף תצפיות אקראיות ולא דיגום סיסטמטי. 

🔍 איך ואיפה ניתן למצוא את הנתונים?

נגדיר את שטח החיפוש לפי גבולות העיר כולה. אם העיר הנבחרת לא מוגדרת כמיקום ב- iNaturalist, הוסיפו אותה כמיקום חדש. ניתן לחפש בעזרת פילטר טווח שנים מתאריך עד תאריך. מומלץ להתמקד בתצפיות בדרגת מחקר לאמינות גבוהה. בדקו את מספר המינים ומספר התצפיות מהעיר עבור כל אחת מ-5 השנים האחרונות בנפרד. מספר התצפיות חשוב משום שגידול מספר המינים עשוי להיות מוסבר מהגידול במספר התצפיות שדווחו. למשל, תצפיות ממרחב תל אביב בשנים 2020-2024:

שנה	מספר מינים	מספר תצפיות בדרגת מחקר
2020	354	906
2021	361	801
2022	644	1975
2023	653	2242
2024	892	3671

🧠 מה לעשות עם הנתונים?

• עבור כל שנה, נספוראת מספר המינים הייחודיים שהתקבלו בדרגת מחקר (בדומה לטבלה לעיל).
• ניצור גרף המתאר את המגמה לאורך השנים. למשל:

• נדון: האם יש מגמה ברורה? האם מגוון המינים גדל, קטן או נשאר יציב? אילו גורמים יכולים להסביר את הממצאים? מה המשמעויות עבור עתיד הטבע בעיר? על פי הטבלה והגרף ניכר שחל גידול משמעותי במספר התצפיות משנה לשנה ובמקביל חל גם גידול במגוון המינים. מספר המינים שנצפו ב-2024 הוכפל ויותר מזה תוך חמש שנים. ניתן להסיק שככל שיש יותר תצפיות יש יותר מינים. מצב זה התקבל על אף הגידול בפיתוח בתוך העיר והסבת שטחים פתוחים לשטחים בנויים (מידע על כך יש לאתר מנתוני העירייה או מנהל התכנון במשרד הפנים). ייתכן והגידול נובע גם מהרחבת מספר אתרי טבע בעיר, שיקום אתרים ועוד. על מנת לבחון זאת – יש לבקש מהעיריה נתונים על שימור וטיפוח שטחים פתוחים בעיר.