RESOLVE Ecoregions 2017

Disponibilidad del conjunto de datos

2017-04-05T00:00:00Z–2017-04-05T00:00:00Z

Proveedor del conjunto de datos

RESOLVE Biodiversity and Wildlife Solutions

Fragmento de Earth Engine

FeatureCollection
ee.FeatureCollection("RESOLVE/ECOREGIONS/2017")

FeatureView
ui.Map.FeatureViewLayer("RESOLVE/ECOREGIONS/2017_FeatureView")

Etiquetas

biodiversity conservation ecoregions ecosystems global table

hábitats

protección

resolve

Descripción

El conjunto de datos de Ecorregiones de RESOLVE, actualizado en 2017, ofrece una representación de las 846 ecorregiones terrestres que representan nuestro planeta vivo. Consulta el mapa estilizado en https://ecoregions2017.appspot.com/ o en Earth Engine.

Las ecorregiones, en la definición más simple, son ecosistemas de extensión regional. Específicamente, las ecorregiones representan conjuntos distintos de biodiversidad (todos los taxones, no solo la vegetación) cuyos límites incluyen el espacio necesario para mantener los procesos ecológicos. Las ecorregiones proporcionan un mapa base útil para la planificación de la conservación, en particular, porque se basan en límites naturales, en lugar de políticos, definen conjuntos biogeográficos y hábitats ecológicos distintos dentro de los biomas y ayudan a representar la biodiversidad de la Tierra.

Este conjunto de datos se basa en los avances recientes en biogeografía, la ciencia relacionada con la distribución de plantas y animales. El conjunto de datos original de ecorregiones se ha utilizado ampliamente desde su introducción en 2001, lo que sustenta los análisis más recientes de los efectos del cambio climático global en la naturaleza por parte de los ecologistas, desde la distribución de los escarabajos del mundo hasta la planificación de la conservación moderna.

Las 846 ecorregiones terrestres se agrupan en 14 biomas y 8 dominios. Seis de estos biomas son biomas forestales y los ocho restantes son biomas no forestales. Para los biomas forestales, los límites geográficos de las ecorregiones (Dinerstein et al., 2017) y las áreas protegidas (PNUMA-CMCM 2016) se cruzaron con los datos de Global Forest Change (Hansen et al. 2013) de los años 2000 a 2015 para calcular el porcentaje de hábitat en áreas protegidas y el porcentaje de hábitat restante fuera de las áreas protegidas. Del mismo modo, los límites de las ecorregiones no forestales y las áreas protegidas (PNUMA-CMCM 2016) se cruzaron con los datos de Biomas antropogénicos (Anthromes v2) del año 2000 (Ellis et al., 2010) para identificar los hábitats restantes dentro y fuera de las áreas protegidas. Cada ecorregión tiene un ID único, un área (grados cuadrados) y categorías NNH (Nature Needs Half) del 1 al 4. Las categorías NNH se basan en el porcentaje de hábitat en áreas protegidas y el porcentaje de hábitat restante fuera de las áreas protegidas.

1. Half Protected: Más del 50% del área total de la ecorregión ya está protegida.
2. Nature Could Reach Half: Menos del 50% del área total de la ecorregión está protegida, pero la cantidad de hábitat natural no protegido restante podría llevar la protección a más del 50% si se agregan nuevas áreas de conservación al sistema.
3. Nature Could Recover: La cantidad de hábitat natural protegido y no protegido restante es inferior al 50%, pero superior al 20%. Las ecorregiones de esta categoría requerirían restauración para alcanzar la categoría Half Protected.
4. Nature Imperiled: La cantidad de hábitat natural protegido y no protegido restante es inferior o igual al 20%. No es posible lograr la mitad protegida a corto plazo, y los esfuerzos deben centrarse en conservar los fragmentos de hábitat nativo restantes.

El conjunto de datos actualizado de Ecorregiones 2017 es el más actualizado (a partir de febrero de 2018) sobre el hábitat restante en cada ecorregión terrestre. Se lanzó para graficar el progreso hacia el logro del objetivo visionario de Nature Needs Half, para proteger la mitad de toda la tierra en la Tierra y salvar una biosfera terrestre viva.

Nota: Varias ecorregiones son polígonos muy complejos con más de un millón de vértices, como Rock &Ice. Estas ecorregiones se dividieron cuando fue necesario y se conservaron atributos como Eco_ID. Si deseas ver todas las ecorregiones que se dividieron, por favor ejecuta esta secuencia de comandos.

Esquema de la tabla

Esquema de la tabla

Nombre	Tipo	Descripción
BIOME_NAME	STRING	Nombre del bioma
BIOME_NUM	DOUBLE	Número del bioma
COLOR	STRING	Color
COLOR_BIO	STRING	Color del bioma
COLOR_NNH	STRING	Color NNH
ECO_ID	DOUBLE	ID único de la ecorregión
ECO_NAME	STRING	Nombre de la ecorregión
LICENSE	STRING	CC-BY 4.0
NNH	DOUBLE	Categoría NNH (1-4) basada en el porcentaje de hábitat en áreas protegidas y el porcentaje de hábitat restante fuera de las áreas protegidas
NNH_NAME	STRING	Half Protected, Nature Could Reach Half, Nature Could Recover o Nature Imperiled
OBJECTID	DOUBLE	ID del objeto
REALM	STRING	Nombre del dominio
SHAPE_AREA	DOUBLE	Área del polígono de la ecorregión en grados cuadrados
SHAPE_LENG	DOUBLE	Longitud del polígono de la ecorregión en grados

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:

• Bioscience, An Ecoregions-Based Approach to Protecting Half the Terrestrial Realm doi:10.1093/biosci/bix014

Explora con Earth Engine

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Editor de código (JavaScript)

var ecoRegions = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');

// patch updated colors
var colorUpdates = [
{ECO_ID: 204, COLOR: '#B3493B'},
{ECO_ID: 245, COLOR: '#267400'},
{ECO_ID: 259, COLOR: '#004600'},
{ECO_ID: 286, COLOR: '#82F178'},
{ECO_ID: 316, COLOR: '#E600AA'},
{ECO_ID: 453, COLOR: '#5AA500'},
{ECO_ID: 317, COLOR: '#FDA87F'},
{ECO_ID: 763, COLOR: '#A93800'},
];

// loop over all other features and create a new style property for styling
// later on
var ecoRegions = ecoRegions.map(function(f) {
  var color = f.get('COLOR');
  return f.set({style: {color: color, width: 0}});
});

// make styled features for the regions we need to update colors for,
// then strip them from the main asset and merge in the new feature
for (var i=0; i < colorUpdates.length; i++) {
  colorUpdates[i].layer = ecoRegions
      .filterMetadata('ECO_ID','equals',colorUpdates[i].ECO_ID)
      .map(function(f) {
        return f.set({style: {color: colorUpdates[i].COLOR, width: 0}});
      });

  ecoRegions = ecoRegions
      .filterMetadata('ECO_ID','not_equals',colorUpdates[i].ECO_ID)
      .merge(colorUpdates[i].layer);
}

// use style property to color shapes
var imageRGB = ecoRegions.style({styleProperty: 'style'});

Map.setCenter(16, 49, 4);
Map.addLayer(imageRGB, {}, 'RESOLVE/ECOREGIONS/2017');

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

eco_regions = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')

# patch updated colors
color_updates = [
    {'ECO_ID': 204, 'COLOR': '#B3493B'},
    {'ECO_ID': 245, 'COLOR': '#267400'},
    {'ECO_ID': 259, 'COLOR': '#004600'},
    {'ECO_ID': 286, 'COLOR': '#82F178'},
    {'ECO_ID': 316, 'COLOR': '#E600AA'},
    {'ECO_ID': 453, 'COLOR': '#5AA500'},
    {'ECO_ID': 317, 'COLOR': '#FDA87F'},
    {'ECO_ID': 763, 'COLOR': '#A93800'},
]

# loop over all other features and create a new style property for styling
# later on
eco_regions = eco_regions.map(
    lambda f: f.set({'style': {'color': f.get('COLOR'), 'width': 0}})
)

# make styled features for the regions we need to update colors for,
# then strip them from the main asset and merge in the new feature
for i in range(len(color_updates)):
  color_updates[i]['layer'] = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).map(
      lambda f: f.set(
          {'style': {'color': color_updates[i]['COLOR'], 'width': 0}}
      )
  )

  eco_regions = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'not_equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).merge(color_updates[i]['layer'])

# use style property to color shapes
image_rgb = eco_regions.style(styleProperty='style')

m = geemap.Map()
m.set_center(16, 49, 4)
m.add_layer(image_rgb, {}, 'RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m

Abrir en el Editor de código

Visualiza como FeatureView

Un objeto FeatureView es una representación acelerada y de solo lectura de un FeatureCollection. Para obtener más detalles, consulta la FeatureView documentación.

Importante: Earth Engine es una plataforma para el análisis científico y la visualización de conjuntos de datos geoespaciales a escala de petabytes, tanto para el beneficio público como para usuarios empresariales y gubernamentales. Se puede utilizar de forma gratuita para la investigación, la educación y el uso por parte de organizaciones sin fines de lucro. Para comenzar, regístrate para obtener acceso a Earth Engine.

Editor de código (JavaScript)

var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer('RESOLVE/ECOREGIONS/2017_FeatureView');

var visParams = {
  opacity: 1,
  polygonFillColor: {
    property: 'NNH_NAME',
    categories: [
      ['Half Protected', 'blue'],
      ['Nature Could Reach Half Protected', 'green'],
      ['Nature Could Recover', 'yellow'],
      ['Nature Imperiled', 'orange']
    ],
    defaultValue: 'lightgrey'
  }
};

fvLayer.setVisParams(visParams);
fvLayer.setName('Ecoregions (Nature Needs Half category)');

Map.setCenter(16, 49, 4);
Map.add(fvLayer);

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

eco_regions = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')

# patch updated colors
color_updates = [
    {'ECO_ID': 204, 'COLOR': '#B3493B'},
    {'ECO_ID': 245, 'COLOR': '#267400'},
    {'ECO_ID': 259, 'COLOR': '#004600'},
    {'ECO_ID': 286, 'COLOR': '#82F178'},
    {'ECO_ID': 316, 'COLOR': '#E600AA'},
    {'ECO_ID': 453, 'COLOR': '#5AA500'},
    {'ECO_ID': 317, 'COLOR': '#FDA87F'},
    {'ECO_ID': 763, 'COLOR': '#A93800'},
]

# loop over all other features and create a new style property for styling
# later on
eco_regions = eco_regions.map(
    lambda f: f.set({'style': {'color': f.get('COLOR'), 'width': 0}})
)

# make styled features for the regions we need to update colors for,
# then strip them from the main asset and merge in the new feature
for i in range(len(color_updates)):
  color_updates[i]['layer'] = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).map(
      lambda f: f.set(
          {'style': {'color': color_updates[i]['COLOR'], 'width': 0}}
      )
  )

  eco_regions = eco_regions.filterMetadata(
      'ECO_ID', 'not_equals', color_updates[i]['ECO_ID']
  ).merge(color_updates[i]['layer'])

# use style property to color shapes
image_rgb = eco_regions.style(styleProperty='style')

m = geemap.Map()
m.set_center(16, 49, 4)
m.add_layer(image_rgb, {}, 'RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m

Abrir en el Editor de código

Ecorregiones de RESOLVE 2017

El conjunto de datos de Ecorregiones de RESOLVE, actualizado en 2017, ofrece una representación de las 846 ecorregiones terrestres que representan nuestro planeta vivo. Consulta el mapa estilizado en https://ecoregions2017.appspot.com/ o en Earth Engine. Las ecorregiones, en la definición más simple, son ecosistemas de extensión regional. Específicamente, las ecorregiones representan conjuntos distintos de biodiversidad (todos los taxones, no solo …

RESOLVE/ECOREGIONS/2017, biodiversity,conservation,ecoregions,ecosystems,global,table

2017-04-05T00:00:00Z/2017-04-05T00:00:00Z

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Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets