RESOLVE Ecoregions 2017

डेटासेट की उपलब्धता: 2017-04-05T00:00:00Z–2017-04-05T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर: RESOLVE Biodiversity and Wildlife Solutions

टैग: biodiversity conservation ecoregions ecosystems global table
हैबिटैट

सुरक्षा

समाधान करें (भाषा से जुड़े संसाधनों का समाधान करना)

ब्यौरा

RESOLVE Ecoregions डेटासेट को 2017 में अपडेट किया गया था. इसमें 846 स्थलीय ईकोरिजियन दिखाए गए हैं. ये ईकोरिजियन, हमारे ग्रह के जीवन को दिखाते हैं. स्टाइल वाला मैप https://ecoregions2017.appspot.com/ पर या Earth Engine में देखें.

इकोरिजियन, आसान शब्दों में कहें, तो किसी क्षेत्र के पारिस्थितिकी तंत्र होते हैं. खास तौर पर, इकोरीजन जैव विविधता के अलग-अलग समूहों को दिखाते हैं. इनमें सभी टैक्सोन शामिल होते हैं, न कि सिर्फ़ वनस्पति. इनकी सीमाओं में, पारिस्थितिक प्रक्रियाओं को बनाए रखने के लिए ज़रूरी जगह शामिल होती है. इकोरिजियन, खास तौर पर संरक्षण की योजना बनाने के लिए एक उपयोगी बेस मैप उपलब्ध कराते हैं. ऐसा इसलिए, क्योंकि ये प्राकृतिक सीमाओं पर आधारित होते हैं, न कि राजनैतिक सीमाओं पर. ये बायोम के अंदर अलग-अलग जैवभौगोलिक असेंबलियों और पारिस्थितिक आवासों को परिभाषित करते हैं. साथ ही, पृथ्वी की जैव विविधता को दिखाने में मदद करते हैं.

यह डेटासेट, जैवभूगोल (पौधों और जानवरों के वितरण से जुड़ा विज्ञान) में हुई हाल ही की तरक्की पर आधारित है. साल 2001 में लॉन्च होने के बाद से, ओरिजनल इकोरीजन डेटासेट का इस्तेमाल बड़े पैमाने पर किया जा रहा है. यह डेटासेट, प्रकृति पर जलवायु परिवर्तन के असर के बारे में हाल ही में किए गए विश्लेषणों का आधार है. इसका इस्तेमाल, दुनिया भर के बीटलों के वितरण के बारे में जानने के लिए, पारिस्थितिकीविदों ने किया है. साथ ही, आधुनिक संरक्षण योजना बनाने के लिए भी इसका इस्तेमाल किया गया है.

ज़मीन पर मौजूद 846 स्थलीय क्षेत्र को 14 बायोम और 8 क्षेत्रों में बांटा गया है. इनमें से छह बायोम, जंगल वाले बायोम हैं और बाकी आठ, बिना जंगल वाले बायोम हैं. जंगल के बायोम के लिए, इकोरीजन की भौगोलिक सीमाएं (Dinerstein et al., 2000 से 2015 तक के ग्लोबल फ़ॉरेस्ट चेंज डेटा (हैनसन वगैरह 2013) के साथ, बाघों के रहने की जगहों (डब्ल्यूडब्ल्यूएफ़ 2017) और संरक्षित इलाकों (यूएनईपी-डब्ल्यूसीएमसी 2016) को इंटरसेक्ट किया गया. इससे संरक्षित इलाकों में बाघों के रहने की जगहों का प्रतिशत और संरक्षित इलाकों के बाहर बाघों के रहने की जगहों का प्रतिशत निकाला गया. इसी तरह, साल 2000 के लिए, गैर-वन इकोरीजन और संरक्षित क्षेत्रों (यूएनईपी-डब्ल्यूसीएमसी 2016) की सीमाओं को मानवजनित बायोम के डेटा (ऐंथ्रोम v2) के साथ इंटरसेक्ट किया गया था (एलिस वगैरह, 2010) का इस्तेमाल किया गया. इससे संरक्षित क्षेत्रों के अंदर और बाहर बचे हुए हैबिटेट की पहचान की जा सकी. हर इकोरीजन का एक यूनीक आईडी, क्षेत्र (वर्ग डिग्री), और NNH (नेचर नीड्स हाफ़) कैटगरी 1-4 होती हैं. एनएनएच कैटगरी, संरक्षित इलाकों में मौजूद हैबिटैट के प्रतिशत और संरक्षित इलाकों के बाहर मौजूद हैबिटैट के प्रतिशत के आधार पर तय की जाती हैं.

आधा संरक्षित: ईकोरिजियन के कुल इलाके का 50% से ज़्यादा हिस्सा पहले से ही संरक्षित है.
प्रकृति को आधा हिस्सा मिल सकता है: पूरे इकोरीजन का 50% से कम हिस्सा संरक्षित है. हालांकि, अगर सिस्टम में नए संरक्षित क्षेत्र जोड़े जाते हैं, तो बिना सुरक्षा वाले प्राकृतिक आवास का बचा हुआ हिस्सा, 50% से ज़्यादा हिस्से को सुरक्षा दे सकता है.
प्रकृति को ठीक होने में समय लग सकता है: संरक्षित और बिना सुरक्षा वाला प्राकृतिक आवास 50% से कम, लेकिन 20% से ज़्यादा बचा है. इस कैटगरी के इकोरीजन को हाफ़ प्रोटेक्टेड का दर्जा पाने के लिए, रीस्टोर करना होगा.
प्रकृति खतरे में है: संरक्षित और बिना सुरक्षा वाले प्राकृतिक आवास का 20% या इससे कम हिस्सा बचा है. कम समय में, आधे इलाके को संरक्षित नहीं किया जा सकता. इसलिए, बचे हुए मूल आवास के हिस्सों को संरक्षित करने पर ध्यान देना चाहिए.

अपडेट किया गया Ecoregions 2017, हर स्थलीय क्षेत्र में बचे हुए आवास के बारे में सबसे नया डेटासेट है. यह डेटासेट, फ़रवरी 2018 तक का है. इसे नेचर नीड्स हाफ़ के दूरदर्शी लक्ष्य को हासिल करने की दिशा में हुई प्रोग्रेस को दिखाने के लिए रिलीज़ किया गया था. इस लक्ष्य के तहत, पृथ्वी के आधे हिस्से को संरक्षित करना है, ताकि स्थलीय बायोस्फ़ियर को बचाया जा सके.

ध्यान दें - कई इकोरीजन, बहुत जटिल पॉलीगॉन होते हैं. इनमें 10 लाख से ज़्यादा वर्टेक्स होते हैं. जैसे, चट्टान और बर्फ़. ज़रूरत पड़ने पर इन इकोरीजन को अलग-अलग किया गया था. हालांकि, Eco_ID जैसे एट्रिब्यूट को सुरक्षित रखा गया था. अगर आपको उन सभी इकोरीजन को देखना है जिन्हें बांटा गया है, तो कृपया यह स्क्रिप्ट चलाएं.

टेबल स्कीमा

टेबल स्कीमा

नाम	टाइप	ब्यौरा
BIOME_NAME	स्ट्रिंग	बायोम का नाम
BIOME_NUM	DOUBLE	बायोम नंबर
रंग	स्ट्रिंग	रंग
COLOR_BIO	स्ट्रिंग	बायोम का रंग
COLOR_NNH	स्ट्रिंग	एनएनएच का रंग
ECO_ID	DOUBLE	इकोरिजियन का यूनीक आईडी
ECO_NAME	स्ट्रिंग	इकोरिजियन का नाम
लाइसेंस	स्ट्रिंग	CC-BY 4.0
NNH	DOUBLE	संरक्षित क्षेत्रों में मौजूद हैबिटैट के प्रतिशत और संरक्षित क्षेत्रों के बाहर मौजूद हैबिटैट के प्रतिशत के आधार पर, NNH कैटगरी (1-4)
NNH_NAME	स्ट्रिंग	आधा संरक्षित, प्रकृति को आधा नुकसान पहुंचा, प्रकृति को नुकसान पहुंचा, या प्रकृति को गंभीर नुकसान पहुंचा
OBJECTID	DOUBLE	ऑब्जेक्ट आईडी
REALM	स्ट्रिंग	Realm का नाम
SHAPE_AREA	DOUBLE	वर्ग डिग्री में, इकोरीजन पॉलीगॉन का क्षेत्रफल
SHAPE_LENG	DOUBLE	डिग्री में, इकोरीजन पॉलीगॉन की लंबाई

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

CC-BY-4.0

उद्धरण

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

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

अहम जानकारी: Earth Engine, पेटाबाइट-स्केल के जियोस्पेशल डेटासेट के वैज्ञानिक विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म है. इसका इस्तेमाल, सार्वजनिक तौर पर फ़ायदा पहुंचाने के साथ-साथ कारोबार और सरकारी उपयोगकर्ताओं के लिए भी किया जाता है. Earth Engine का इस्तेमाल रिसर्च, शिक्षा, और गैर-लाभकारी कामों के लिए बिना किसी शुल्क के किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल शुरू करने के लिए, कृपया Earth Engine पर रजिस्टर करें और ऐक्सेस पाएं.

कोड एडिटर (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');

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

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

कोड एडिटर में खोलें

FeatureView के तौर पर विज़ुअलाइज़ करना

FeatureView, FeatureCollection का सिर्फ़ व्यू-ओनली और ऐक्सेलरेटेड वर्शन होता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, FeatureView दस्तावेज़ पर जाएं.

कोड एडिटर (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);

Python सेटअप करना

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

कोड एडिटर में खोलें

RESOLVE Ecoregions 2017

RESOLVE Ecoregions डेटासेट को 2017 में अपडेट किया गया था. इसमें 846 स्थलीय इकोरीजन दिखाए गए हैं. ये इकोरीजन, हमारे ग्रह पर मौजूद जीवन को दिखाते हैं. स्टाइल किया गया मैप, https://ecoregions2017.appspot.com/ पर या Earth Engine में देखें. इकोरिजियन, आसान शब्दों में कहें, तो किसी क्षेत्र के पारिस्थितिकी तंत्र होते हैं. खास तौर पर, इकोरीजन से जैव-विविधता के अलग-अलग ग्रुप का पता चलता है. इसमें सभी टैक्सोन शामिल होते हैं, न कि सिर्फ़ …

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

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

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

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

RESOLVE Ecoregions 2017 संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

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इस्तेमाल की शर्तें

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