Ботанический журнал, 2023, T. 108, № 5, стр. 491-505

Категории геопривязок

Не у каждого образца из Гербария Московского университета, который отсканирован и размещен в открытом доступе, имеется геопривязка. Это процесс, который занимает время, и работа по полному покрытию коллекций геоданными ведется постоянно.

Все геоданные находятся в открытом доступе как на платформе Цифрового гербария МГУ, так и в GBIF (откуда их можно скачивать). Принципиально все геопривязки, которые у нас имеются, делятся на четыре категории:

– взятые напрямую из этикеток;

– установленные вручную для конкретного образца (или группы образцов с одинаковым текстом этикетки);

– установленные автоматически в результате работы алгоритма ИСТРА;

– образцы, у которых геопривязка невозможна в принципе.

Рассмотрим каждую из этих категорий, охарактеризовав источники и методы получения пространственных данных.

(1) Геопривязки взяты напрямую с этикеток (128957 шт., или 18.6%). Этикетки свежих образцов, как правило, содержат в явном виде географические координаты места сбора. Они вводятся в табличном виде операторами ввода этикеточных данных. В поле “Оператор геопривязки” при этом выбирается стандартный параметр “Коллектор”. С декабря 2022 г. такой ввод осуществляется волонтерами в модуле “Помогатор” (https://plant.depo.msu.ru/pomogator) (Pomogator, 2023) с автоматическим контролем ошибок на основании двойного независимого ввода данных.

Доля коллекций, которые непосредственно в этикетках содержат координаты места сбора, неуклонно растет. Стремление коллекторов, которые передают свои сборы в Гербарий МГУ, к точности и надежности документации находок можно продемонстрировать такими цифрами: в 2000 г., когда портативные GPS-приемники только стали появляться, 39.5% собранных образцов имели координаты в этикетках; в 2005 г. таковых уже было 55.2%; в 2010 г. эта доля выросла до 60.3%; а к 2015 г. дошла до 78.0%, сохраняясь примерно на том же уровне до самого последнего времени.

Формат записи географических координат на этикетках, поступающих на монтировку, самый разнообразный: 55.755831° (градусы), 55°45.35′ или 55°45′ (градусы и минуты), 55°45′20.99″ или 55°45′21″ (градусы, минуты и секунды), а также редкие случаи более экзотической записи форматов и непредсказуемых ошибок форматирования координат. При этом коллекторы используют как округление значений, так и, напротив, недопустимо большую точность, которая превосходит погрешность самих приборов. Среда Цифрового гербария МГУ работает со всеми форматами записи, преобразуя в вид, указанный в настройках пользователя. В GBIF данные импортируются строго в градусах в виде десятичной дроби с точностью до шестого знака после запятой.

Одна из особенностей непосредственного использования геоданных с этикеток заключается в том, что при вводе нами не осуществляется формальная оценка точности данных – это не соответствует международным стандартам ввода данных, но является общепринятой практикой (Marcer et al., 2021). Иными словами, цифры берутся как есть и отправляются на ручную геопривязку (см. ниже) только в том случае, если имеется явная ошибка указания координат коллектором. Ведется постепенная проверка координат, взятых непосредственно с этикеток.

(2) Геопривязки установлены вручную для конкретного образца или группы образцов с одинаковым текстом этикетки (240834 шт., или 34.7%). Ручная геопривязка – это установление места сбора конкретного образца с использованием корпуса исторических и современных картографических и справочных материалов, которые широко представлены в открытом доступе в интернете. Кроме того, для каждой ручной геопривязки устанавливается значение точности геопривязки (см. ниже). В целом наши стандарты и решения соответствуют общим методическим рекомендациям (Chapman, Wieczorek, 2020).

Массив ручных геопривязок – результат работы свыше 60 операторов, которые в разное время в качестве основной работы или в ходе решения научно-исследовательских задач осуществляли геопривязку образцов из фондов Гербария МГУ. Три автора настоящей статьи сделали 47.5% ручных геопривязок (В.Н. Пашкина – 62837 шт., И.Н. Поспелов – 27069 шт., А.П. Серегин – 24514 шт.).

Для осуществления этого этапа ключевыми исходными данными являются, как правило, не изображения образцов, а расшифрованные и введенные в систему транскрипции тексты этикеток. В Цифровом гербарии МГУ используется строгий протокол ввода этикеточных данных, который позволяет жестко унифицировать процедуры ввода различными операторами с минимальными разночтениями. Так, например, используется единое текстовое поле “Вся география и экология (текст этикетки)”, а страна и административные единицы устанавливаются, как правило, автоматически на основе введенных координат.

Операторы ручной геопривязки в качестве исходных данных работают с табличными расшифровками текста этикеток, ограничиваясь выборкой образцов по какому-нибудь району или отделу гербария. Это позволяет быстро выявлять повторяющиеся топонимы и восстанавливать маршруты конкретных исследователей, что уменьшает время ввода и повышает качество взаимной геопривязки близко расположенных пунктов работ. Если работа ведется в табличном редакторе, то на разных этапах производится сортировка массива по различным параметрам. Так, сортировка по дате сбора позволяет устанавливать у анонимных сборов фамилию коллектора, опираясь на место сбора и почерк на этикетке. В целом, сортировка по тексту этикетки ускоряет работу, позволяя выявить одни и те же локации, где в разные годы работали разные коллекторы.

Кроме того, именно на этапе геопривязки операторы зачастую выполняют окончательное редактирование (чистку) массива введенного текста многочисленных этикеток.

(3) Геопривязки установлены автоматически в результате работы алгоритма ИСТРА (314215 шт., или 45.3%). Алгоритм ИСТРА (Интеллектуальная Система Топонимического Распознавания И Атрибутирования) – разработка О.Н. Платко, программиста “Проекта Скулачева”, архитектора и главного разработчика Цифрового гербария МГУ. На сегодняшний день ИСТРА в фоновом режиме объединяет все образцы из базы в группы по паре “коллектор–дата” с дополнительной нормировкой по географическим районам гербария. На ручную геопривязку отправляется один образец из группы, а все образцы, собранные коллектором в течение одного дня, привязываются к одному и тому же месту сбора. Такие автоматически сгруппированные и привязанные к карте образцы получают особую пометку в базе, и постепенно их место сбора может уточняться за счет ручной геопривязки.

Для обеспечения работы алгоритма ИСТРА еще в июле 2018 года силами коммерческого партнера был осуществлен массовый ввод пары “коллектор–дата” для 80% образцов Гербария Московского университета. По сути, эти данные были введены для всех образцов, в которых единственная дата сбора и фамилия коллектора были указаны однозначно и полно, однако без нормоконтроля, т.е. однозначного сопоставления указанной фамилии коллектора и конкретного человека, что является трудной задачей (Güntsch et al., 2021). На следующий день система ИСТРА автоматически привязала к карте 63 тыс. образцов и общее число геопривязок составило 217971 шт. – каждый четвертый оцифрованный образец Гербария МГУ получил в тот момент метку на карте.

Подход с вводом пары “коллектор–дата” в качестве обязательных метаданных позволил, с одной стороны, добиться группировки массива по описанным принципам, а с другой стороны – систематизировать дальнейшую выдачу образцов на ввод полного текста этикеток. Так, операторам ввода текстовых данных отправляется теперь строго отсортированная выборка образцов, день за днем представляющая сборы одного и того же исследователя. Операторы заметно улучшили качество ввода текстовых данных, поскольку у них появилась возможность разобраться с почерком одного и того же человека, вводить повторяющиеся топонимы, а зачастую – копировать текст этикеток, которые выдаются на ввод в хронологическом порядке.

Система ИСТРА работает не только с образцами Гербария Московского университета, а охватывает все коллекции участников консорциума. Это позволяет создать единую сеть данных, полностью включающую как оригинальные коллекции каждого гербария, так и дублеты, поступающие из других коллекций. Кроме того, любая геопривязка, внесенная в систему любым участником консорциума, пополняет общую библиотеку референсных геоданных, необходимых для работы системы ИСТРА. Инструменты и протоколы автоматического и полуавтоматического поиска и исправления ошибок (как внутри платформы, так и в GBIF) позволяют поддерживать чистоту массивов данных от взаимных нестыковок.

(4) Кроме того, имеется относительно небольшая группа образцов, у которых установить геопривязку принципиально невозможно. Это связано с отсутствием указаний места сбора на образце или лишь с самыми общими указаниями. Таких образцов 10  460 штук (или 1.5%). Вот реальные примеры текста этикеток образцов из европейской части России, которые получили пометку о невозможности геопривязки:

“Deserto”;

“Gouv. Ssamara. Steppenabhang”;

“Астраханская обл. Полузакрепленные пески”;

“В лесах, в кустарниках”;

“В лесу, под пологом”;

“Встречается по всей ИПО, как спец[иализированный] сорняк оз[имой] ржи, реже в друг[их] культурах”;

“Жел. дорога. Часто”;

“Иваново-Вознесенская губерния”;

“Костромская обл.”;

“Курская губ.” и т.д.

Специальным случаем является ситуация, когда на этикетке место сбора отсутствует, однако в явном виде указаны дата сбора и коллектор. Такой образец входит в соответствующую группу образцов по паре “коллектор–дата” и получает автоматическую геопривязку с помощью алгоритма ИСТРА (см. выше).

Оценка точности геопривязок

Мы используем в качестве обязательного параметра при ручной геопривязке переменную “Точность”. Это радиус круга (в километрах) с центром в предположительном месте сбора образца. Такой круг охватывает все возможные места сбора образца, исходя из той неопределенности, что заложена в текстовом описании места сбора в этикетке. На переменную “Точность” влияет и число используемых румбов направлений (4, 8 или 16), и точность определения расстояния от условной точки (например, населенного пункта), и характер работы с различными картами в прошлом, и взаимное расположение точечных, линейных и площадных объектов, упомянутых в этикетке.

Точность установления координат в результате ручной геопривязки может быть как очень высокой (например, если сохранилось конкретное здание, местоположение которого легко установить по спутниковым снимкам), так и чрезвычайно низкой. Например, у образца MW0210476 с этикеткой “Кольский п-ов, Терский берег Мурманская область, Терский р-он. Сухая лишайниково-кустарничковая тундра на морской террасе” точность геопривязки составляет 260 км. Используя инструменты GBIF, пользователи имеют возможность отсечь неточные геопривязки, указывая значения этой переменной.

В целом случаи, когда место сбора указано в тексте этикетки неточно, нередки. Характер этой неопределенности таков, что предполагаемое место сбора представляет собой не одну, а массив равновероятных точек. Здесь используется следующий подход: параметр “Точность” здесь – это минимальный радиус круга, в пределах которого реальное место сбора находится с вероятностью, близкой к 1, а в качестве геопривязки выступают координаты центра данного круга. Например, для образца одного из гибридов ив MW0307869 (“Канин п-ов, южн. часть. Оз. Яжемское. Низкий берег”) в качестве геопривязки использованы координаты центра озера Яжемского, а точность равна 2 км (радиус озера плюс 250 м), хотя центр озера, безусловно, не является местообитанием этой ивы.

В целом указываемая точность тем ниже (радиус больше), чем больше размер населенного пункта, чем менее населена данная территория, чем дальше расстояние до условной точки, указанной в этикетке. Для старых сборов приходится увеличивать радиус, в связи с неточностью самих старых карт, с изменением величины и положения населенных пунктов за последние два века и другими событиями, такими как прокладка и исчезновение дорог, осушение местности, создание водохранилищ и т.д. Мы стараемся сверяться с двумя картами, чтобы свести к минимуму возможную погрешность. Основные подходы к оценке точности, используемые в Цифровом гербарии МГУ, размещены в открытом доступе в качестве стандартной инструкции (Seregin, 2022).

В консорциуме Цифрового гербария МГУ каждый из гербариев самостоятельно отвечает за объем и качество внесенных геоданных. Редактор портала ведет мониторинг возможных ошибок, связанных с качеством ввода текстовых метаданных, элементов курирования коллекции и геопривязок места сбора. В текстовых метаданных ошибки, влияющие на качество геоданных, могут содержаться в дате сбора, фамилии и инициалах коллектора, расшифровке текста этикетки, а также в цифрах координат, введенных с этикеток. Источником ошибок среди элементов курирования коллекции чаще всего является неверно указанный район гербария. Сами геопривязки, поступившие от операторов, могут содержать опечатки, ошибки установления топонимов, неточности интерпретации этикеток, сбой форматов координат, и проч.

Проверка введенных геопривязок осуществляется также пользователями Цифрового гербария МГУ путем краудсорсинга. В паспорте каждого образца имеется ссылка “Сообщить об ошибке”, где любой пользователь без предварительной регистрации может сообщить нам о той или иной проблеме с вводом образца. Мы регулярно получаем сообщения как об ошибках в геопривязках, так и о неточностях трактовок текста этикеток или некорректной работе алгоритма ИСТРА. Поступившие от пользователей данные используются для улучшения базы.

Красноярский край: пример монографической работы с геоданными

Отдел Сибири и Дальнего Востока в Гербарии Московского университета был оцифрован в первую очередь и уже в октябре 2016 г. к нему был открыт онлайн-доступ.

И.Н. Поспелов поставил перед собой задачу выявления всех сборов сосудистых растений из Таймырского района Красноярского края. В процессе работы выяснилось, что для полного выявления коллекций с Таймыра необходим просмотр фондов всего района Центральная Сибирь (S3) Гербария МГУ, включавшего на тот момент около 19 500 образцов. Примерно треть (около 6300 образцов) составляли сборы И.Н. и Е.Б. Поспеловых и участников совместных экспедиций. Для этих коллекций с середины 1990-х годов велась база данных с координатами всех собранных и переданных в МГУ образцов, то есть достаточно было связать ID образца в MW (его роль выполняет штрихкод) с уникальным коллекторским номером, чтобы отправить данные в базу Цифрового гербария МГУ.

Остальные образцы по Центральной Сибири были привязаны И.Н. Поспеловым “с нуля” в течение 2017 года (Pospelov, 2018), хотя примерно в 10% случаев координаты района сбора разной степени точности на этикетках все же имелись. Например, в некоторых образцах начала ХХ века на этикетках использовались значения долготы от Пулковского меридиана. В целом, район S3 Гербария МГУ охватывает Красноярский край без горных массивов Алтае-Саянской горной страны, расположенных на юге края.

В этом случае первым условием привязки образца являлись отличные знания географической номенклатуры и истории ботанических исследований региона. Оператор геопривязки хорошо знал природные условия региона и имел опыт полевых работ здесь. Это позволяло “поставить себя на место коллектора”, например, оценить реальность суточных перемещений коллектора в соответствии с условиями местности, что существенно повышало качество привязки. Во многих случаях коллекторы ныне здравствуют, и при необходимости могли при личном обращении уточнить место или хотя бы район сбора (Pospelov, Pospelova, 2019).

После нахождения искомого района (по топониму) осуществлялся переход по координатам в проект в среде ArcGIS. Координаты уточнялись по описанию места сбора и при помощи специального скрипта одним кликом переносились в табличный редактор, там же вводились коллекторы, дата сбора и экспертная точность привязки в км.

После привязки первых 1000 образцов определились районы работ основных коллекторов гербария, что позволило в проекте ArcGIS установить закладки на эти районы (около 25 шт.), что позволило выполнять до 500 привязок в день. Как показала практика, после подобного “погружения” в коллекцию большинство сборов может быть привязано с точностью 0.5–5 км (Pospelov, 2020). В ряде случаев имела бы смысл привязка не к точке с радиусом точности, а к площадному или линейному объекту (участок течения реки, прохождения дороги, окрестностям населенного пункта и т.д.), однако эта практика пока не получила широкого распространения в международных базах данных.

РЕЗУЛЬТАТЫ

На 14.01.2023 две трети образцов Гербария МГУ (693168 шт., или 66%) имеют электронные метки на карте, в то время как 359593 образца их пока не имеют. Характеристику массива геоданных Гербария Московского университета необходимо дать как в географическом аспекте (покрытие геоданных для разных регионов), так и в аспекте точности геопривязок.

Основная работа по формированию массива геоданных в Гербарии Московского университета (MW) ведется для “Атласа флоры России”, который основан на множестве различных источников. Исходя из этого, именно территория России является приоритетом с точки зрения геопривязки образцов (табл. 2). Больше 80% образцов привязано к карте из России (80.8%), Вьетнама (85.2%), Канады (96.2%), а также не попавших в таблицу Афганистана, Парагвая, Кипра и Великобритании.

Распределение образцов сосудистых растений с территории России по районам, принятым для курирования фондов Гербария Московского университета, дано в табл. 3. В целом мы ввели геопривязки для 81.6% образцов, собранных в нашей стране. Наибольший объем как физических образцов, так и геопривязок имеется в Гербарии МГУ по Европейской России – Москве и Подмосковью (район E4a), Центральному Нечерноземью (E4), Центральному Черноземью (E6), Европейскому Северу (E1) и Крыму (KRYM). По азиатской части России более полно представлены коллекции по югу Дальнего Востока (S6) и Алтае-Саянскому региону (S2), а по Кавказу – в основном, по Карачаево-Черкесии (K1b).

За редким исключением доля образцов, которые мы смогли привязать к карте, не превышает 90% по каждому району. Остальные 10%, как правило, приходятся на образцы, у которых геопривязка невозможна (старые неотыскиваемые топонимы, образцы без этикеток и проч.). Осторожно можно предположить, что нам удастся привязать к карте еще около 50–55 тыс. российских образцов из числа имеющихся в фондах Гербария Московского университета, а остальное, к сожалению, представляет собой “мертвый объем” (разумеется, только с географической точки зрения).

Каждый год мы включаем в фонды Гербария Московского университета около 15 тыс. образцов – это средняя цифра ежегодных поступлений за последние десять лет. Большинство из них происходят с территории России. С 2016 года мы полностью включили в свои фонды несколько малых коллекций: гербарий лаборатории устойчивости лесных экосистем Костромского университета (около 1000 листов – Костромская область, 2016 г.); гербарий Бадхызского заповедника (около 1000 лис-тов – юго-восточная Туркмения, 2017 г.); гербарий Института проблем почвоведения РАН в г. Пущино (около 1000 листов – преимущественно Якутия, 2018 г.); гербарий Музея природы в г. Владимир (около 500 листов – Владимирская область, 2019 г.); гербарий Института лесоведения РАН (около 28 000 листов – бывший СССР, КНР, 2022 г.).

Постепенно эти образцы становятся доступными в Цифровом гербарии МГУ не только в виде отсканированных изображений, но и с метками на карте. Физическое объединение всех гербариев в один произошло в столь разных странах как Узбекистан, Нидерланды и Израиль. По-видимому, процесс вливания малых гербариев в состав крупных коллекций продолжится в ближайшем будущем и в России.

ОБСУЖДЕНИЕ

Считается, что геопривязка образцов завершает процесс их оцифровки и включения в научный оборот после этапов (1) подготовки, (2) сканирования, (3) обработки изображений и (4) ввода данных этикеток (Nelson et al., 2012). Однако наш опыт показывает, что предварительный ввод ключевых метаданных (пара “коллектор–дата”) и геопривязка образцов с использованием этого параметра заметно упрощает дальнейший ввод этикеточных данных и делает его эффективнее. Саму работу по геопривязке коллекций мы ведем с использованием современных информационных технологий и различных источников (текстовых, картографических, архивных), которые находятся как в открытом доступе, так и в доступных хранилищах. Еще несколько лет назад наши возможности в этом плане были гораздо скромнее.

Так, для геопривязки сборов европейской части России конца XIX – начала XX вв. используются карты Шуберта, Менде, а также военные трехверстовки отдельных губерний, доступные на сайтах “RetroMap: Старые карты России и зарубежья” (http://retromap.ru/) (RetroMap, 2023) и “ЭтоМесто” (http://www.etomesto.ru/) (EtoMesto, 2023). На этих ресурсах растровые отсканированные карты имеют привязку к современным картам и координатной сетке с возможностью наложения слоев или параллельной работы на двух картах. Также на сайте “ЭтоМесто” размещены карты РККА масштабом до 1 : 100 000, позволяющие установить места сбора образцов начала – середины 20 века. Крайне полезны также карты Генштаба СССР, где отмечено множество точечных объектов (мельницы, плотины, башни, броды и т.д.). В редких случаях используются также космоснимки и результаты аэрофотосъемки – как исторические, так и современные.

Определенную сложность представляет геопривязка образцов, место сбора которых указано с точностью до лесного квартала. Причины этого – регулярные изменения в лесоустройстве отдельных лесхозов, а также отсутствие поквартальных архивных схем лесничеств в открытом доступе. Иногда номера кварталов отмечены на картах ГГЦ масштаба 1 : 25 000 с сайта “Маршруты.Ру” (https://maps.marshruty.ru/) (Marshruty…, 2023). Геопривязка сборов с территории заказников, национальных парков и заповедников осуществляется с использованием карт данных ООПТ. При этом важно, чтобы схема кварталов была актуальна на дату сбора – в этом отношении ценен сайт “ООПТ России” (http://www.oopt.aari.ru/) (OOPT, 2023).

Информация о местоположении урочищ, не обозначенных на картах, зачастую кажется утраченной. Тем не менее, порой удается ее установить. Сведения о таких топонимах можно в наиболее затруднительных случаях получить, обратившись в библиотеку или краеведческий музей соответствующего района. Много ценной информации содержится также на краеведческих сайтах и форумах: например, на краеведческом портале “Родная Вятка” (http://rodnaya-vyatka.ru/) (Rodnaya…, 2023) и ряде других. На таких ресурсах оцифрованы списки населенных мест по уездам Российской Империи, с которыми необходимо сверяться при ручной геопривязке. Делается это из-за возможного наличия на искомой территории нескольких населенных пунктов с одинаковым названием. В процессе работы учитываются также изменения границ и названий административных единиц.

Кроме того, один и тот же географический объект в тексте этикетки и на картах разных лет может иметь разное название (которое менялось с течением времени, либо приводится на другом языке). Например, расположенное в Хибинских горах озеро Гольцовое также фигурирует под названиями оз. Пай-кун’явр или Пай-Кунявр. Так, работа по ручной геопривязке регулярно приобретает элементы исторического исследования.

В Центральной Сибири для первичной привязки использовались топографические карты масштаба 1 : 200 000 советского периода (состояние местности на 1960–1980-е гг.). Непосредственно поиск мест сбора осуществлялся в картографических веб-сервисах – в основном “Яндекс.Карты” (https://yandex.ru/maps/) (Yandex, 2023). Если же в тексте этикетки использовались устаревшие топонимы или названия ныне отсутствующих населенных пунктов и иных объектов, производился поиск в общих поисковых системах (Google, Яндекс). Почти во всех случаях удавалось найти хотя бы косвенное упоминание объекта, анализ которого позволял идентифицировать и сам объект (хотя и здесь не обходилось без казусов).

Для сборов XIX – начала XX века с этой территории использовались карты из “Атласа Азиатской России” (Glinka et al., 1914) хотя и имеющие довольно мелкий масштаб (например, 1 : 3 360 000, 80 верст в дюйме для Енисейской губернии), но содержащие для большей части края населенные пункты, ныне забытые даже старожилами районов. При необходимости изучались отчеты экспедиций, публикации коллекторов и даже биографические сведения о них. Возможность и качество привязки часто не зависит даже от времени сбора – так, сборы XVIII – начала XIX века из окрестностей Красноярска привязаны с довольно высокой точностью, т.к. выполнены на известных горных останцах в пригородах.

Очень важную помощь в работе с привязкой образцов по Центральной Сибири оказали также монография “История открытия и освоения Северного Морского пути”, в особенности тома 3 и 4 (Belov, 1959a, b), посвященные советскому периоду освоения Арктики, где описываются или как минимум упоминаются почти забытые в настоящий момент экспедиционные исследования севера России. Кроме того, недавно была издана монография Н.Н. Тупицыной и др. (Tupitsyna et al., 2016), содержащая почти полный обзор флористических исследований на территории Красноярского края.

Обширный объем привязанных к карте данных Гербария Московского университета был использован для создания предварительных сеточных карт “Атласа флоры России” по квадратам 100 × × 100 км. Для создания исходного массива данных использованы как предварительно очищенные данные из GBIF, так и из ряда других источников. Эти карты размещены в открытом доступе в Цифровом гербарии МГУ (https://plant.depo.msu.ru/) (Seregin, 2023b) и видны в карточке каждого образца, собранного в России. В общей сложности опубликованы карты для 9000 видов. Постепенно мы ведем проверку карт, устраняя ошибки и неточности.

Рост количества геоданных в открытом доступе имеет также важное репутационное значение. По показателю глубины и качества геопривязок мы заметно опережаем многие крупные гербарии мира, размещенные в GBIF. Несмотря на скромные по объему в мировом масштабе коллекции, по абсолютному числу геопривязок Гербарий Московского университета занимает 9-е место в мире (на 31.01.2023), уступая Миссури (MO) (Teisher, Stimmel, 2022), Лейдену (L) (Bijmoer et al., 2023), Нью-Йорку (NY) (Ramirez et al., 2022), Претории (PRE) (Ranwashe et al., 2022), Лунду (LD) (Wittzell, Shah, 2022) и трем австралийским гербариям (CANB, MEL, PERTH).

Создание и развитие Цифрового гербария МГУ со свободным доступом к данным фундаментально изменило доступность коллекций Гербария Московского университета и характер работы с ними – как справочной, так и научно-исследовательской. Так, за 2022 год на портал Цифрового гербария МГУ заходили пользователи с 33870 устройств (без учета роботов). В 2021 г. этот показатель был 23670 единиц, а в 2020 г. – 23180. Кроме того, ежедневно 88 выгрузок данных с портала GBIF включают сведения об образцах из Гербария Московского университета. Во многом, это стало результатом постоянной работы по увеличению объема геоданных, связанных с гербарными образцами.