RESOLVE Ecoregions 2017

Disponibilità set di dati

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

Produttore di dati del set di dati

RESOLVE Biodiversity and Wildlife Solutions

Snippet Earth Engine

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

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

Tag

biodiversity conservation ecoregions ecosystems global table

habitats

protezione

risolvere

Descrizione

Il set di dati RESOLVE Ecoregions, aggiornato nel 2017, offre una rappresentazione delle 846 ecoregioni terrestri che rappresentano il nostro pianeta vivente. Visualizza la mappa stilizzata all'indirizzo https://ecoregions2017.appspot.com/ o in Earth Engine.

Le ecoregioni, nella definizione più semplice, sono ecosistemi di estensione regionale. In particolare, le ecoregioni rappresentano insiemi distinti di biodiversità (tutti i taxa, non solo la vegetazione) i cui confini includono lo spazio necessario per sostenere i processi ecologici. Le ecoregioni forniscono una mappa base utile in particolare per la tutela della conservazione perché si basano su confini naturali anziché politici, definiscono insiemi biogeografici e habitat ecologici distinti all'interno dei biomi e aiutano a rappresentare la biodiversità della Terra.

Questo set di dati si basa sui recenti progressi della biogeografia, la scienza che riguarda la distribuzione di piante e animali. Il set di dati originale sulle ecoregioni è stato ampiamente utilizzato dalla sua introduzione nel 2001, a sostegno delle analisi più recenti degli effetti dei cambiamenti climatici globali sulla natura da parte degli ecologi, alla distribuzione dei coleotteri del mondo alla moderna pianificazione della conservazione.

Le 846 ecoregioni terrestri sono raggruppate in 14 biomi e 8 regni. Sei di questi biomi sono biomi forestali e gli otto rimanenti sono biomi non forestali. Per i biomi forestali, i confini geografici delle ecoregioni (Dinerstein et al., 2017) e delle aree protette (UNEP-WCMC 2016) sono stati intersecati con i dati di Global Forest Change (Hansen et al. 2013) per gli anni 2000-2015, per calcolare la percentuale di habitat nelle aree protette e la percentuale di habitat rimanente al di fuori delle aree protette. Allo stesso modo, i confini delle ecoregioni non forestali e delle aree protette (UNEP-WCMC 2016) sono stati intersecati con i dati di Anthropogenic Biomes (Anthromes v2) per l'anno 2000 (Ellis et al., 2010) per identificare gli habitat rimanenti all'interno e all'esterno delle aree protette. Ogni ecoregione ha un ID univoco, un'area (gradi quadrati) e categorie NNH (Nature Needs Half) da 1 a 4. Le categorie NNH si basano sulla percentuale di habitat nelle aree protette e sulla percentuale di habitat rimanente al di fuori delle aree protette.

1. Half Protected: più del 50% dell'area totale dell'ecoregione è già protetta.
2. Nature Could Reach Half: meno del 50% dell'area totale dell'ecoregione è protetta, ma la quantità di habitat naturale non protetto rimanente potrebbe portare la protezione a oltre il 50% se al sistema vengono aggiunte nuove aree di conservazione.
3. Nature Could Recover: la quantità di habitat naturale protetto e non protetto rimanente è inferiore al 50%, ma superiore al 20%. Le ecoregioni in questa categoria richiedono il ripristino per raggiungere la protezione della metà.
4. Nature Imperiled: la quantità di habitat naturale protetto e non protetto rimanente è inferiore o uguale al 20%. Il raggiungimento della protezione della metà non è possibile a breve termine e gli sforzi dovrebbero concentrarsi sulla conservazione dei frammenti di habitat nativi rimanenti.

L'aggiornamento Ecoregions 2017 è il set di dati più aggiornato (a partire da febbraio 2018) sull'habitat rimanente in ogni ecoregione terrestre. È stato rilasciato per tracciare i progressi verso il raggiungimento dell'obiettivo visionario di Nature Needs Half, per proteggere la metà di tutte le terre della Terra per salvare una biosfera terrestre vivente.

Nota: alcune ecoregioni sono poligoni molto complessi con oltre un milione di vertici, come Rock &Ice. Queste ecoregioni sono state suddivise quando necessario, mantenendo gli attributi come Eco_ID. Se vuoi visualizzare tutte le ecoregioni suddivise, esegui questo script.

Schema della tabella

Schema della tabella

Nome	Tipo	Descrizione
BIOME_NAME	STRING	Nome del bioma
BIOME_NUM	DOUBLE	Numero del bioma
COLOR	STRING	Colore
COLOR_BIO	STRING	Colore del bioma
COLOR_NNH	STRING	Colore NNH
ECO_ID	DOUBLE	ID univoco dell'ecoregione
ECO_NAME	STRING	Nome dell'ecoregione
LICENSE	STRING	CC-BY 4.0
NNH	DOUBLE	Categoria NNH (1-4) in base alla percentuale di habitat nelle aree protette e alla percentuale di habitat rimanente al di fuori delle aree protette
NNH_NAME	STRING	Half Protected, Nature Could Reach Half, Nature Could Recover o Nature Imperiled
OBJECTID	DOUBLE	ID oggetto
REALM	STRING	Nome del regno
SHAPE_AREA	DOUBLE	Area del poligono dell'ecoregione in gradi quadrati
SHAPE_LENG	DOUBLE	Lunghezza del poligono dell'ecoregione in gradi

Termini e condizioni d'uso

Termini e condizioni d'uso

CC-BY-4.0

Citazioni

Citazioni:

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

Esplora con Earth Engine

Importante: Earth Engine è una piattaforma per l'analisi scientifica e la visualizzazione su scala petabyte di set di dati geospaziali, sia per pubblica utilità che per utenti aziendali e governativi. Earth Engine è senza costi per la ricerca, l'istruzione e l'uso non profit. Per iniziare, registrati per accedere a Earth Engine.

Editor di codice (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');

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

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

Apri nell'editor di codice

Visualizzare come FeatureView

Un FeatureView è una rappresentazione accelerata di sola visualizzazione di un FeatureCollection. Per maggiori dettagli, consulta la FeatureView documentazione.

Importante: Earth Engine è una piattaforma per l'analisi scientifica e la visualizzazione su scala petabyte di set di dati geospaziali, sia per pubblica utilità che per utenti aziendali e governativi. Earth Engine è senza costi per la ricerca, l'istruzione e l'uso non profit. Per iniziare, registrati per accedere a Earth Engine.

Editor di codice (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);

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

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

Apri nell'editor di codice

Ecoregioni RESOLVE 2017

Il set di dati RESOLVE Ecoregions, aggiornato nel 2017, offre una rappresentazione delle 846 ecoregioni terrestri che rappresentano il nostro pianeta vivente. Visualizza la mappa stilizzata all'indirizzo https://ecoregions2017.appspot.com/ o in Earth Engine. Le ecoregioni, nella definizione più semplice, sono ecosistemi di estensione regionale. In particolare, le ecoregioni rappresentano insiemi distinti di biodiversità (tutti i taxa, non solo …

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